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摘要
目前的自动光学检测技术受到以下两方面的挑战：难以获取足够数量的缺陷样本，且种类极不平衡；外观缺陷形态多样，种类复杂。上述问题严重影响偏光片外观缺陷的检测精度和效率。基于此，提出一种无需真实缺陷样本的深度对抗异常检测方法。采用编码器捕获条纹结构光缺陷图像的规律性特征，并通过解码器重建出无缺陷图像，再通过一个编码器模块构成无监督对抗网络，最后根据重建图像与样本图像的差异计算异常得分。在训练阶段加入合成缺陷，同时改进目标潜在损失函数，进一步提高检测精度。在一个考虑光照不均衡、噪声、相机畸变等因素的偏光片外观缺陷数据集上的实验结果表明，所提方法测试结果的area under curve达到97.9%，单张图像平均检测时间为19.2 ms，检测准确率为94.6%，均优于GANomaly等方法，验证了其有效性与鲁棒性。
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单位深圳技师学院; 深圳大学
