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B题 工业表面缺陷检测
原题再现#xff1a; 金属或塑料制品的表面缺陷不仅影响产品的外观#xff0c;还可能对产品的性能或耐久性造成严重损害。自动表面异常检测已经成为一个有趣而有前景的研究领域#xff0c;对视觉检测的应用领域有…2023年第十二届数学建模国际赛小美赛
B题 工业表面缺陷检测
原题再现 金属或塑料制品的表面缺陷不仅影响产品的外观还可能对产品的性能或耐久性造成严重损害。自动表面异常检测已经成为一个有趣而有前景的研究领域对视觉检测的应用领域有着非常直接的影响[1]。Kolektor Group提供了一个缺陷生产项目的图像数据集[2]我们希望以该数据集为例研究通过照片自动检测产品表面缺陷的数学模型。 Domen Tabernik、Matic Sˇuc和Danijel Skoˇcaj已经建立了一个使用深度学习检测表面缺陷的模型[3]该模型声称即使只需少量的训练也能够提供良好的识别能力。然而我们在这一点上的问题略有不同;首先我们希望我们的模型可以部署在便宜的手持设备上。这样的设备只有非常有限的存储空间和计算能力因此该模型在计算量和所需存储空间方面要求非常高。第二由于该数据集不包含所有缺陷模式因此当遇到其他缺陷类型时我们希望该模型具有相对良好的泛化能力。您和您的团队需要构建易于使用的数学模型来完成以下任务。 任务 1.确定照片中是否出现表面缺陷并测量模型执行此操作所需的计算量和存储空间 2、自动标记出现表面缺陷的位置或区域并测量模型所需的计算量、存储空间和标记精度。 3、请澄清您的模型的泛化能力即如果您遇到与数据集中的缺陷类型不完全相同的缺陷类型为什么您的模型仍然可行。 问题分析
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