工业无监督缺陷检测,提升缺陷检测能力,解决缺陷样品少、不平衡等问题

博客介绍了工业异常检测的挑战,特别是缺乏异常样本和差异小的问题。探讨了yolov5等目标检测算法在工业应用中的局限,并聚焦于无监督异常检测的研究。推荐了anomalib库,它提供了先进的算法和工具,支持实验管理和实时部署,强调了其再现性、可扩展性、模块化和实时性能。文章详细阐述了CFLOW-AD模型,并给出了anomalib的安装与训练步骤,包括数据集格式和训练过程可视化。

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1. 简介

在工业生产中,质量保证是一个很重要的话题, 因此在生产中细小的缺陷需要被可靠的检出。工业异常检出旨在从正常的样本中检测异常的、有缺陷的情况。工业异常检测主要面临的挑战:

  1. 难以获取大量异常样本
  2. 正常样本和异常样本差异较小
  3. 异常的类型不能预先得知

这些挑战使得很难使用传统的分类算法训练,需要提出特殊的方法来应对处理。

同时yolov8、yolov5等前沿先进目标检测算法在工业界的广泛应用,同时也取得了一定效果,但同时存在着一些问题点:1)对于未知的缺陷检测能力不佳,经常会遇到明显的缺陷(但从未出现过的缺陷)存在着漏判的问题点;2)工业界存在着大量良品,极度缺乏不良图片,这导致yolo等算法性能大幅度下降;

因此本博客针对无监督异常检测进行研究,从而提升工业缺陷检测能力。

### 关于ArcGIS License Server无法启动的解决方案 当遇到ArcGIS License Server无法启动的情况,可以从以下几个方面排查并解决问题: #### 1. **检查网络配置** 确保License Server所在的计算机能够被其他客户端正常访问。如果是在局域网环境中部署了ArcGIS Server Local,则需要确认该环境下的网络设置是否允许远程连接AO组件[^1]。 #### 2. **验证服务状态** 检查ArcGIS Server Object Manager (SOM) 的运行情况。通常情况下,在Host SOM机器上需将此服务更改为由本地系统账户登录,并重启相关服务来恢复其正常工作流程[^2]。 #### 3. **审查日志文件** 查看ArcGIS License Manager的日志记录,寻找任何可能指示错误原因的信息。这些日志可以帮助识别具体是什么阻止了许可服务器的成功初始化。 #### 4. **权限问题** 确认用于启动ArcGIS License Server的服务账号具有足够的权限执行所需操作。这包括但不限于读取/写入特定目录的权利以及与其他必要进程通信的能力。 #### 5. **软件版本兼容性** 保证所使用的ArcGIS产品及其依赖项之间存在良好的版本匹配度。不一致可能会导致意外行为完全失败激活license server的功能。 #### 示例代码片段:修改服务登录身份 以下是更改Windows服务登录凭据的一个简单PowerShell脚本例子: ```powershell $serviceName = "ArcGISServerObjectManager" $newUsername = ".\LocalSystemUser" # 替换为实际用户名 $newPassword = ConvertTo-SecureString "" -AsPlainText -Force Set-Service -Name $serviceName -StartupType Automatic New-ServiceCredential -ServiceName $serviceName -Account $newUsername -Password $newPassword Restart-Service -Name $serviceName ``` 上述脚本仅作为示范用途,请依据实际情况调整参数值后再实施。 --- ###
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