集成重构与分割网络的工业异常无监督检测算法
Unsupervised industrial anomaly detection via integrated reconstruction and segmentation networks
武汉科技大学 人工智能与自动化学院, 武汉 430081
摘要
工业生产中异常产品的识别是一项计算机视觉挑战，基于合成样本的无监督异常检测是当前研究的热点。针对缺乏跨层级响应优化、静态约束机制难适应对象边界变化和特征空间中特征相互耦合，难以建立紧致的分布边界等问题，提出一种集成重构与分割网络的无监督异常检测算法(boundary-aware guidance integration network，BGIN)。首先，在集成网络中依靠特征金字塔架构，实现多尺度特征协同优化；其次，设计动态界限界定信息的跨模态引导机制，形成重构网络与分割网络的协同优化范式；最后，构建对差异敏感的特征耦合架构，利用特征平行卷积层与双通道耦合注意力模块，强化异常区域的特征响应。在MVTecAD数据集上的实验表明，该算法在图像级与像素级AUC分别达到99.2%与97.8%，较最优合成方法JRCC-Net误检率降低55.5%，在复杂纹理与微小缺陷场景中均展现出显著优势。
基金项目
国家自然科学基金项目(62372343)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.03.0146
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第12期
发布历史
[2025-08-20] 优先出版
引用本文
汪若琛, 周毅. 集成重构与分割网络的工业异常无监督检测算法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (12). (2025-08-21). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.03.0146. (Wang Ruochen, Zhou Yi. Unsupervised industrial anomaly detection via integrated reconstruction and segmentation networks [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (12). (2025-08-21). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.03.0146. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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