В работе представлен подход к обнаружению дефектов по изображениям, который использует предварительно обученную нейронную сеть ResNet-18 для извлечения признаков из промежуточных слоев модели. Подход предполагает сравнение карт признаков входного изображения с картами признаков изображения без дефектов, что позволяет вычислять расстояния между пикселями и выявлять потенциальные аномалии на входных изображениях. Предложенный подход не требует маркировки данных, что делает его применимым в реальных производственных условиях. Тестирование программной реализации показало высокую точность обнаружения дефектов как в наборе промышленных данных MVTec AD, так и в собственном. При дальнейшей доработке подход может быть в основе решений задач обнаружения аномалий в различных отраслях промышленности.
Котырова Ш., Чумак Р.Р. (науч. рук. Нежметдинов Р.А.) ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОБНАРУЖЕНИЯ ДЕФЕКТОВ В МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОЙ ПРОДУКЦИИ // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2023]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/11141