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摘要
石板材表面缺陷检测是一项具有挑战性的任务，尤其对于边缘磕碰、裂缝等细微缺陷，检测难度大。此外，冗余特征的存在会影响训练效果，多尺度特征学习需要进行多维计算，计算复杂度高。针对上述问题，本文提出一种基于无监督学习的石板材表面缺陷检测方法，它能够有效解决该任务存在的问题。首先，对预训练网络提取到的图像多尺度特征，采用正半交嵌入特征降维方式减少冗余特征的影响。然后，通过多过程特征学习降低计算中的时间复杂度，提高训练效率。最后，根据训练模型得出待测图像的局部马氏距离，提高检测性能。相关实验表明，本方法在石板材数据集上的结果优于当前几种先进方法，同时在石板材表面缺陷检测和定位方面证明本方法的有效性。
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