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作者：朱新雨;司占军;陈志宇;
单位：天津科技大学轻工科学与工程学院;天津科技大学人工智能学院;
摘要：为了推动印刷制造业向智能化发展，解决监督学习面临的工作量大、成本高、泛化差、标注问题等挑战，本研究提出了一种基于迁移学习的无监督印刷缺陷检测方法。这种方法可以在印刷表面进行缺陷检测，而不需要广泛标记缺陷。本研究提出的方法采用了ResNet101-SSTU模型，在印刷缺陷图像的公共数据集上，该模型不仅实现了与主流监督学习检测模型相当的性能和速度，而且成功地解决了监督学习中遇到的一些检测挑战。本研究提出的ResNet101-SSTU模型有效地消除了训练中对大量缺陷样本和标记数据的需求，为印刷行业的质量检测提供了有效的解决方案。
关键词：迁移学习;;无监督;;缺陷检测;;印刷
