基于缺陷自主仿生成像的无监督异常检测关键技术与系统(工程与应用技术研究院 张文强团队)

攻克工业质检中自主感知与检测难题,助力中国智造。工业产品外观品质检验是保障产品质量的关键环节。而现有机器视觉检测系统主要针对特定的应用场景定制,无法适应型号多样、材质透明反光、尺寸不一等复杂动态的工业制造场景,缺乏仿生感知建模与自主学习的能力。通过实现复杂不确定环境下产品外观缺陷的仿生感知建模,实现面向复杂制造场景的外观产品品质检测的自主感知成像和感知技术;通过学习和模拟人类对缺陷的认识与定义,实现强适应能力、缺陷甄别技能高的无监督缺陷检测方法、小样本缺陷甄别技能;通过研究具有自主学习能力的品质检验关键技术,面向典型工业场景研制产品外观品质检验系统,提升检测效率和准确性,达到并超越人类的品质检验能力。面向潍柴动力发动机和京东方玻璃面板生产线开发产品外观缺陷检测系统,推进我国工业制造领域品质检验技术进步,相关成果在IEEE TIICVPRNeurIPSAAAI等。


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