A method for for generating normal model and discriminating anomalies by adversarial autoencoder using a small number of defective samples
A method for for generating normal model and discriminating anomalies by adversarial autoencoder using a small number of defective samples
一种使用少量缺陷样本通过对抗性自动编码器生成正常模型并区分异常的方法
批准号：
20K11884
负责人：
Kato Kunihito
金额：
$2.66万
依托单位：
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2020-04-01 至 2023-03-31
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深層学習を用いた外観検査・異常検知
使用深度学习进行视觉检查和异常检测
使用深度学习进行视觉检查和异常检测
DOI：
--
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
作者：
[中塚俊介, 相澤宏旭, 加藤邦人, 後藤圭亮, 稲垣達也]
通讯作者：
稲垣達也
工場・製造プロセスへの ＩｏＴ・ＡＩ導入と活用の仕方
如何在工厂和制造流程中引入和利用物联网/人工智能
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DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Seiya Kadoishi, Hironobu Kawamura, 植木裕佳里，川村大伸, 後藤康太，川村大伸，小川文子, 加藤友希，川村大伸, 舟橋京平，川村大伸, 伊藤健太郎，川村大伸, 川村大伸 他]
通讯作者：
川村大伸 他
Fourier-Convolutional PaDiMにおける性能向上と異常検知ロバスト性向上
改进了傅里叶卷积 PaDiM 的性能和异常检测鲁棒性
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DOI：
--
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
作者：
[]
通讯作者：
Visual Inspection Method by Learning Only Normal Data using Complementary GAN with Multi-scale Map
使用具有多尺度地图的互补 GAN 仅学习正常数据的视觉检查方法
使用具有多尺度地图的互补 GAN 仅学习正常数据的视觉检查方法
DOI：
10.2493/jjspe.87.120
发表时间：
2021
期刊：
Journal of the Japan Society for Precision Engineering
影响因子：
--
作者：
[NAKATSUKA Shunsuke, KATO Kunihito]
通讯作者：
KATO Kunihito
視線領域推定モジュールによる広視野画像からの異常検知
使用视线区域估计模块从宽视场图像中检测异常
使用视线区域估计模块从宽视场图像中检测异常
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
作者：
[後藤 圭亮, 相澤 宏旭, 加藤 邦人, 原田 佳周, 野口 稔, 西川 英雄, 鹿志村 和典, 濱谷 章史, 大平 司, 井原 巳知]
通讯作者：
井原 巳知
共 18 条