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基于特征重构的工业图像无监督异常检测技术研究与应用实践探索

目录

文档概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1.1工业发展对图像检测的需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.1.2异常检测技术的重要性阐述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.2国内外研究现状述评．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.2.1国外无监督异常检测技术进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

1.2.2国内相关技术发展情况介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

1.2.3现有技术存在的问题与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

1.3.1主要研究目标界定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

1.3.2详细研究内容说明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.4技术路线与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

1.4.1总体技术路线设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

1.4.2采用的关键研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

基于特征重构的无监督异常检测理论框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

2.1图像特征提取与表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

2.1.1传统图像描述方法回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

2.1.2基于深度学习的特征提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

2.2特征重构模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

2.2.1重构模型的基本原理阐述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

2.2.2典型自编码器架构分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

2.2.3增强模型鲁棒性的设计思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

2.3异常度量与诊断机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

2.3.1基于重构误差的异常性度量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

2.3.2不同异常程度的判别方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

工业图像数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63

3.1工业图像来源与类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64

3.1.1不同工业场景的图像获取方式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68

3.1.2特定工业对象图像特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72

3.2数据标注与增强策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73

3.2.1自然场景下的数据标注挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77

3.2.2图像数据增强技术探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81

3.3图像质量提升与标准化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83

3.3.1图像去噪与清晰化处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．87

3.3.2数据格式统一与归一化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89

基于重构理论的特征学习算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．91

4.1自编码器网络结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．92

4.1.1编码器与解码器结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．94

4.1.2网络深度与宽度的选择原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．97

4.1.3模型