计算机研究与发展

作者：傅冰飞,陈同林,许枫,朱麟,李斌,薛向阳,

关键词：异常检测, 合成数据集, 组成式建模, 生成式模型, 多阶段训练,

异常检测的目标是检测众多正常样本中的异常样本.在大数据时代，如何将异常检测应用于现实场景成为当下需要着重思考的问题之一.目前已有模型存在难以处理实际场景中遮挡、光照、色差等动态干扰，无法快速迁移应用场景等问题.基于此，提出了一种基于背景-前景组成式建模的深度学习模型，用于检测电路板场景中的异常物体.首先通过特征提取网络将输入图像重构为不包含异常物体的干净背景图像，并通过跳层连接保留图像可能存在的动态干扰.得到重构背景后，通过空间变换网络提取到异常物体的位置信息，利用自编码器提取到异常物体外观、形状和存在的隐空间表示并重构出每个异常物体.将重构的异常物体和背景图像组合得到完整图像并通过对异常物体的存在表示给定阈值来实现异常检测.为了验证方法的有效性，从真实的电路板组装环境中收集数据，并模拟实际生产中标注有限的情景，从而创建用于分析的电路板异物数据集.此外，还在航道异物碎片数据集上进行实验验证.结果表明，提出的方法在该数据集上表现良好，能够检测出9个真实场景数据中的所有异常目标，漏检率低至0%，可以应用于现实世界的电路板组装场景.

来源：2025年第1期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

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