换一批摘要目的 本文提出了一种面向喷码字符异常检测定位的多尺度可变形特征融合模型,以实现无监督异常检测.方法 本文构建了真实工业场景下的喷码字符数据集,仅以正常样本训练,并用少量缺陷样本进行测试.结果 模型采用可变形自适应切割及动态融合策略,有效解决固定网格分割带来的语义断裂问题.在自制数据集上,模型较基线GLASS方法取得明显提升:Img-AUROC和 Pix-AUROC分别达到 97.9%和 98.8%,较基线提升 1.4%和 1.7%.结论 该方法为喷码字符异常检测提供了高效、可推广的新思路,对智能制造领域质量控制具有重要应用价值.
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