Автоматическое обнаружение дефектов на изображениях индукционной термографии с использованием методов глубокого обучения с учителем и частично с учителем

Индукционная инфракрасная термография зарекомендовала себя как эффективное решение для контроля поверхностных дефектов. Для автоматизации контроля методы обнаружения дефектов на основе сверточных нейронных сетей продемонстрировали свою эффективность при выполнении сложных задач обнаружения по сравнению с традиционными методами. Для решения задачи контроля были предложены подходы с обучением с учителем и частично с учителем. Хотя подход с обучением с учителем остается наиболее распространенным, он требует наличия изображений как дефектных, так и бездефектных деталей на этапе обучения. К сожалению, во многих отраслях с низкой долей брака получение изображений дефектных деталей затруднено и требует времени, что может задерживать внедрение таких решений. В статье сравниваются эти два подхода к обучению и рассматриваются преимущества и недостатки каждого из них с промышленной точки зрения. В заключение описывается стратегия внедрения системы контроля, объединяющая оба подхода для обеспечения надежного контроля и быстрого развертывания.