??這篇內(nèi)容是關(guān)于焊接缺陷的檢測(cè)兆沙，涉及的內(nèi)容比較少诚些，其中有些思路值得借鑒硝岗，作一下記錄浓体。
關(guān)于網(wǎng)絡(luò)
??作者使用的是最簡(jiǎn)單的全連接網(wǎng)絡(luò)，并且實(shí)驗(yàn)了兩種網(wǎng)絡(luò)辈讶，分別是包含兩個(gè)隱含層的網(wǎng)絡(luò)和包含三個(gè)隱含層的網(wǎng)絡(luò)命浴。
關(guān)于數(shù)據(jù)集
??GDXray數(shù)據(jù)集。
關(guān)于圖片預(yù)處理
??首先贱除，將焊接部分從整個(gè)x-ray圖片中截取出來(lái)生闲，分為兩個(gè)步驟：（1）使用Nobuyuki Otsu的方法將灰度圖像轉(zhuǎn)變?yōu)槎祱D像。（2）從二值圖像中切出來(lái)一個(gè)矩形區(qū)域月幌，以便于后面從這個(gè)區(qū)域中來(lái)獲取訓(xùn)練樣本碍讯。
關(guān)于訓(xùn)練樣本
??從得到的矩形區(qū)域中，截取出一系列32*32的圖片來(lái)作為訓(xùn)練樣本扯躺，并標(biāo)記為0（no-defect）或者1（defect）捉兴。
關(guān)于inference
??在inference階段，輸入的是一整張x-ray圖片录语。由于倍啥，網(wǎng)絡(luò)需要的輸入的維度是32*32，這里采取的方法是：用一個(gè)32*32的窗口在x-ray圖片上進(jìn)行滑動(dòng)澎埠，步長(zhǎng)為2虽缕。這樣每次滑動(dòng)截取出來(lái)的圖片就是我們所需要的維度了。然后蒲稳，將截取出的圖片放入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行inference氮趋，得到的結(jié)果為0或者1。接下來(lái)江耀，根據(jù)得到的結(jié)果剩胁，將一整個(gè)32*32圖片中的所有像素都標(biāo)記為0或者1。
??由于我們的滑動(dòng)方向包括水平方向和垂直方向祥国，可以想象一下昵观，每一個(gè)像素會(huì)出現(xiàn)在256個(gè)截取出來(lái)的圖片中，那么每一個(gè)像素的取值范圍是：[0, 256]。然后索昂，我們指定一個(gè)閾值，如果某個(gè)像素最終的取值大于閾值扩借，那么就把這個(gè)像素判定為：defect椒惨。（注：在論文中，作者并沒有給出這個(gè)閾值是多少）
??ps：作者在inference階段使用的方法值得借鑒潮罪，這種方法可以從像素級(jí)別上進(jìn)行目標(biāo)的識(shí)別和檢測(cè)康谆，也算是值得嘗試的一種思路。
