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초록·키워드
Metric segmentation based defect detection method is a method of detecting defects using metric learning. In the supervised learning-based method, overfitting of the convolutional neural network occurs in the environment of a small amount of defect data set, which makes it difficult to detect defects. To solve this, we propose a defect detection system based on metric learning. The metric vector of the input image is extracted through the metric embedding model. The center of the normal metric vector is obtained through l2 norm of the extracted metric vector. The defect is detected based on the center of the obtained normal metric vector. Experimental results prove that the proposed method has higher detection accuracy than the existing method in an environment with few training data.
본문·목차
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