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Industry-oriented Detection Method of PCBA Defects Using Semantic Segmentation Models
期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 卷号: 11, 期号: 6, 页码: 1438-1446
作者:
Yang Li
;
Xiao Wang
;
Zhifan He
;
Ze Wang
;
Ke Cheng
;
Sanchuan Ding
;
Yijing Fan
;
Xiaotao Li
;
Yawen Niu
;
Shanpeng Xiao
;
Zhenqi Hao
;
Bin Gao
;
Huaqiang Wu
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提交时间:2024/05/22
Automated optical inspection (AOI)
deep learning
defect detection
printed circuit board assembly (PCBA)
semantic segmentation
Uncertainty-aware Deep Learning: A Promising Tool for Trustworthy Fault Diagnosis
期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 卷号: 11, 期号: 6, 页码: 1317-1330
作者:
Jiaxin Ren
;
Jingcheng Wen
;
Zhibin Zhao
;
Ruqiang Yan
;
Xuefeng Chen
;
Asoke K. Nandi
Adobe PDF(16165Kb)
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提交时间:2024/05/22
Out-of-distribution detection
traceability analysis
trustworthy fault diagnosis
uncertainty quantification
基于改进YOLO的双网络桥梁表观病害快速检测算法
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 4, 页码: 1018-1032
作者:
彭雨诺
;
刘敏
;
万智
;
蒋文博
;
何文轩
;
王耀南
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提交时间:2024/05/20
桥梁表观病害检测
深度卷积神经网络
空间金字塔模块
注意力机制
工业铸件缺陷无损检测技术的应用进展与展望
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 4, 页码: 935-956
作者:
张辉
;
张邹铨
;
陈煜嵘
;
吴天月
;
钟杭
;
王耀南
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提交时间:2024/05/20
铸造缺陷
无损检测
X射线探测
神经网络
基于轻量化重构网络的表面缺陷视觉检测
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 9, 页码: 2175-2186
作者:
余文勇
;
张阳
;
姚海明
;
石绘
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提交时间:2024/05/20
缺陷检测
深度学习
小样本
全卷积自编码器
损失函数
基于堆叠降噪自编码器的神经–符号模型及在晶圆表面缺陷识别
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 11, 页码: 2688-2702
作者:
刘国梁
;
余建波
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提交时间:2024/05/20
晶圆表面缺陷
深度学习
堆叠降噪自编码器
符号规则
知识发现
机器人感知与控制关键技术及其智能制造应用
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 3, 页码: 494-513
作者:
王耀南
;
江一鸣
;
姜娇
;
张辉
;
谭浩然
;
彭伟星
;
吴昊天
;
曾凯
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提交时间:2024/05/09
机器人
智能制造
视觉感知
智能控制
系统应用
信息物理系统
基于深度学习的纹理布匹瑕疵检测方法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 4, 页码: 857-871
作者:
许玉格
;
钟铭
;
吴宗泽
;
任志刚
;
刘伟生
Adobe PDF(4255Kb)
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提交时间:2024/05/09
布匹瑕疵检测
深度学习
特征过滤
深度卷积神经网络
不平衡分类
X射线工业CT成像过程复杂伪影抑制方法综述
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 4, 页码: 687-704
作者:
杨富强
;
杨瑶
;
李志翔
;
黄魁东
Adobe PDF(3382Kb)
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提交时间:2024/05/09
工业CT
伪影抑制
深度学习
智能检测
Deep Industrial Image Anomaly Detection: A Survey
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 1, 页码: 104-135
作者:
Jiaqi Liu
;
Guoyang Xie
;
Jinbao Wang
;
Shangnian Li
;
Chengjie Wang
;
Feng Zheng
;
Yaochu Jin
Adobe PDF(3376Kb)
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提交时间:2024/04/23
Image anomaly detection, defect detection, industrial manufacturing, deep learning, computer vision