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Anomaly Detection in Textured Images with a Convolutional Neural Network for Quality Control of Micrometric Woven Meshes

引用

Fluid Dynamics & Materials Processing 2022年第6期18卷 1639-1648页

作者： Pierre-Frédéric Villard maureen boudart Ioana Ilea Fabien Pierre Universitéde Lorraine CNRS Inria LORIA Nancy54000France IUT de Saint-DiéUniversitéde Lorraine Saint-Dié-des-Vosges88100France Technical University of Cluj-Napoca Cluj-Napoca400114Romania

Industrial woven meshes are composed of metal materials and are often used in construction,industrial and residential activities or *** objective of this work is defect detection in industrial fabrics in the quality control *** order to overcome the limitations of manual methods,which are often tedious and time-consuming,we propose a strategy that can automatically detect defects in micrometric steel meshes by means of a Convolutional Neural *** database used for such a purpose comes from real problem data for anomaly detection in micrometric woven *** detection is performed through supervised classification with a Convolutional Neural Network using a VGG19 *** define a pipeline and a strategy to tackle the related small amount of *** includes i)augmenting the database with translation,rotation and symmetry,ii)using pre-trained weights and iii)checking the learning curve behaviour through *** obtained results show that,despite the small size of our databases,detection accuracy of 96%was reached.

关键词： Industrial fabrics defects detection deep learning convolutional neural network VGG19

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