基于小樣本深度學(xué)習(xí)的航天密封材料表面缺陷檢測

摘要： 目的 針對航天密封材料樣本數(shù)量少且較難識別的問題，提出一種基于小樣本深度學(xué)習(xí)的表面缺陷檢測模型。方法 通過對航天密封圈樣本圖像的采集、預(yù)處理，制作了適用于無監(jiān)督算法的數(shù)據(jù)集。在RegAD算法基礎(chǔ)上，將殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet與空間變換網(wǎng)絡(luò)STN相結(jié)合，提出一種密封材料表面缺陷檢測模型RegAD-RS。結(jié)果 在樣本支撐集包含2個、4個和8個正常樣本的情況下對模型進(jìn)行訓(xùn)練，結(jié)果顯示該模... （共9頁）