关键词中包括 defect 的文章

1 基于YOLOX的类增量印刷电路板缺陷检测方法 吴瑞林1, 葛泉波1, 刘华平2 2024年4期 [1061－1070][摘要](1391)[pdf 4913KB](781) DOI:10.11992/tis.202309044

2 结合注意力的纺织品瑕疵检测方法研究 周在雍1, 狄岚2 2024年4期 [827－838][摘要](1508)[pdf 5597KB](889) DOI:10.11992/tis.202304045

3 石板材表面缺陷检测的无监督学习方法 王延春秋1, 葛泉波2, 刘华平3 2023年6期 [1344－1351][摘要](1697)[pdf 4737KB](1204) DOI:10.11992/tis.202212006

4 基于点集匹配的缺陷样本图像生成方法 高海洋1, 张明川1, 葛泉波2, 刘华平3 2023年5期 [1030－1038][摘要](1280)[pdf 5670KB](862) DOI:10.11992/tis.202209028

5 基于改进Faster R-CNN的变电站设备外部缺陷检测 张铭泉, 邢福德, 刘冬 2024年2期 [290－298][摘要](1763)[pdf 5286KB](948) DOI:10.11992/tis.202207016

6 基于多尺度和注意力机制的混合监督金属表面缺陷检测 孙博言, 王洪元, 刘乾, 冯尊登, 唐郢 2023年4期 [886－893][摘要](2285)[pdf 5535KB](1434) DOI:10.11992/tis.202205042

7 基于特征迁移的螺栓图像超分辨率处理方法 戚银城1,2, 耿劭锋1, 赵振兵1,2, 吕雪纯1, 孙梦1 2023年4期 [858－866][摘要](2220)[pdf 4931KB](1834) DOI:10.11992/tis.202201009

8 结合显微视觉和注意力机制的毛羽检测方法 唐嘉潞1, 杨钟亮1, 张凇2, 毛新华3, 董庆奇4 2022年6期 [1209－1219][摘要](1592)[pdf 5493KB](1395) DOI:10.11992/tis.202112035

9 面向电力设备红外图像的温度值识别算法 王凯旋1,2, 任福继2, 倪红军1, 吕帅帅1, 汪兴兴1 2022年3期 [617－624][摘要](2674)[pdf 5268KB](1777) DOI:10.11992/tis.202105043

10 融合迁移学习的AlexNet神经网络不锈钢焊缝缺陷分类 陈立潮1, 闫耀东1, 张睿1, 傅留虎2, 曹建芳1,3 2021年3期 [537－543][摘要](5399)[pdf 4720KB](2346) DOI:10.11992/tis.202005013

11 基于小样本学习的LCD产品缺陷自动检测方法 马岭1, 鲁越1, 蒋慧琴1, 刘玉敏2 2020年3期 [560－567][摘要](6083)[pdf 5315KB](2731) DOI:10.11992/tis.201904020

12 基于结构相似性与模板校正的织物瑕疵检测方法 杨达1, 狄岚1, 赵树志1, 梁久祯2 2020年3期 [475－483][摘要](4308)[pdf 5664KB](1803) DOI:10.11992/tis.201810011

13 全钢子午线轮胎X光图像的缺陷检测研究现状 逄增治1,2,3, 郑修楠1,2,3, 李金屏1,2,3 2019年4期 [793－803][摘要](5953)[pdf 4312KB](3075) DOI:10.11992/tis.201806014

14 基于光照预处理与特征提取的纺织品瑕疵检测方法 狄岚, 赵树志, 何锐波 2019年4期 [716－724][摘要](4556)[pdf 5104KB](1971) DOI:10.11992/tis.201805023

15 基于统一无穷理论的软件测试可穷尽性研究 何智涛1, 何华灿2, 刘超1 2014年6期 [641－652][摘要](3489)(3) DOI:10.3969/j.issn.1673-4785.201308040

16 基于近红外高光谱图像的苹果轻微损伤检测 陈姗姗,宁纪锋, 彭艺伟，张叶 2013年4期 [356－360][摘要](3926)[pdf 984KB](2899) DOI:10.3969/j.issn.1673-4785.201304041

17 复Contourlet和各向异性扩散的织物疵点图像降噪 吴一全1,2,3，万红1，叶志龙1 2013年3期 [214－219][摘要](3603)[pdf 1470KB](2755) DOI:

18 基于图像显著性特征的铸坯表面缺陷检测 吴家伟1,严京旗1,方志宏2,夏勇2,陆敏健3 2012年1期 [75－80][摘要](4527)[pdf 648KB](2611) DOI: