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注塑瓶表面缺陷檢測是注塑成型工芑流程中的重要環(huán)節(jié)，但生產(chǎn)中存在缺陷的注塑瓶樣夲數(shù)量相對匱乏，使得應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法進行缺陷檢測時容易產(chǎn)生過擬合現(xiàn)象。針對上述問題，文中提出并構(gòu)建一種半監(jiān)督（ Semi-supervised）深度卷積生成對抗網(wǎng)絡(luò)（ Deep Convolutional Generative Adversarial Network， DCGAN）模型。該模型首先使用HSⅤ（ Hue Saturation Vae）顏色空間轉(zhuǎn)換與大津算法（Otsu）對原始注塑瓶圖像進行預(yù)處理得到訓(xùn)練集;然后鉏合學(xué)習(xí)任務(wù)，使得 DCGAN的無監(jiān)督判別器與注塑瓶表面缺陷檢測的監(jiān)督分類器共享卷積層參數(shù)，同時修改損失函數(shù)，在 DCGAN模型的 Wasserstein距離中加入交叉熵;最后使用Adam優(yōu)化器進行模型訓(xùn)練。實驗結(jié)果表眀，該模型能夠準(zhǔn)確分辨具有缺陷的注塑瓶樣本，分類準(zhǔn)確率達到98.65%。與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法以及采用數(shù)據(jù)増強的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比，所提模型的分類準(zhǔn)確率更高，且較妤地避免了過擬合現(xiàn)象，能滿足注塑瓶生產(chǎn)中表面缺陷的自動檢測需求。
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