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Jul 31, 2024 am 06:32 AM

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Jul 30, 2024 am 03:39 AM

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Dans la fabrication moderne, une détection précise des défauts est non seulement la clé pour garantir la qualité des produits, mais également la clé de l’amélioration de l’efficacité de la production. Cependant, les ensembles de données de détection de défauts existants manquent souvent de précision et de richesse sémantique requises pour les applications pratiques, ce qui rend les modèles incapables d'identifier des catégories ou des emplacements de défauts spécifiques. Afin de résoudre ce problème, une équipe de recherche de premier plan composée de l'Université des sciences et technologies de Hong Kong, Guangzhou et de Simou Technology a développé de manière innovante l'ensemble de données « DefectSpectrum », qui fournit une annotation à grande échelle détaillée et sémantiquement riche des défauts industriels. Comme le montre le tableau 1, par rapport à d'autres ensembles de données industrielles, l'ensemble de données « DefectSpectrum » fournit le plus grand nombre d'annotations de défauts (5 438 échantillons de défauts) et la classification de défauts la plus détaillée (125 catégories de défauts).

Jul 26, 2024 pm 05:38 PM

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