A Survey on Unsupervised Anomaly Detection Algorithms for Industrial Images

In line with the development of Industry 4.0, surface defect detection/anomaly detection becomes topical subject in industry field. Improving efficiency as well as saving labor costs has steadily become a matter of great concern in practice, where deep learning-based algorithms perform better than t...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE access Ročník 11; s. 1
Hlavní autoři:	Cui, Yajie, Liu, Zhaoxiang, Lian, Shiguo
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Piscataway IEEE 01.01.2023 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Algorithms Anomalies Anomaly detection Deep learning Filter banks Gabor filters Industrial Anomaly detection Industrial development Industry 4.0 Inspection Labor Machine learning Production Supervised learning Surface defects Surveys Unsupervised learning Visualization
ISSN:	2169-3536, 2169-3536
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!