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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)，但生產中存在缺陷的注塑瓶樣夲數(shù)量相對匱乏，使得應用深度學習算法進行缺陷檢測時容易產生過擬合現(xiàn)象。針對上述問題，文中提出并構建一種半監(jiān)督（ Semi-supervised）深度卷積生成對抗網絡（ Deep Convolutional Generative Adversarial Network， DCGAN）模型。該模型首先使用HSⅤ（ Hue Saturation Vae）顏色空間轉換與大津算法（Otsu）對原始注塑瓶圖像進行預處理得到訓練集;然后鉏合學習任務，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)化器進行模型訓練。實驗結果表眀，該模型能夠準確分辨具有缺陷的注塑瓶樣本，分類準確率達到98.65%。與傳統(tǒng)的機器學習算法以及采用數(shù)據(jù)増強的卷積神經網絡模型相比，所提模型的分類準確率更高，且較妤地避免了過擬合現(xiàn)象，能滿足注塑瓶生產中表面缺陷的自動檢測需求。
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