1/1噴丸缺陷識別中的域自適應第一部分噴丸工藝中缺陷類型的影響 2第二部分域差異對缺陷識別的影響 4第三部分域自適應方法概述 7第四部分圖像轉換和特征提取 9第五部分領域對抗性學習機制 12第六部分缺陷分類器設計和訓練 15第七部分評價指標的選擇與應用 18第八部分實際工程應用的挑戰與展望 20

第一部分噴丸工藝中缺陷類型的影響關鍵詞關鍵要點【噴丸工藝中缺陷類型的影響】：

1.表層缺陷：包括縮孔、冷隔、裂紋、夾雜物和表面缺陷，這些缺陷通常由材料加工過程中未充分融合或氣泡形成。噴丸工藝可以暴露這些表層缺陷，并通過誘發裂紋或增加表面粗糙度來加劇缺陷的影響。

2.內層缺陷：包括內部裂紋、空穴和夾雜物，這些缺陷通常隱藏在材料內部，不易通過目視檢查檢測。噴丸工藝可以通過產生殘余應力，使內層缺陷更容易開裂或擴展，從而顯露出來。

3.尺寸缺陷：包括變形、翹曲和尺寸偏差，這些缺陷通常是由不當的熱處理或機械加工過程引起的。噴丸工藝可以通過均勻分布殘余應力，改變材料的塑性變形行為，從而降低尺寸缺陷的風險。

【噴丸工藝參數對缺陷識別的影響】：

噴丸工藝中缺陷類型的影響

噴丸工藝中存在的缺陷類型主要包括：

1.噴丸痕

*定義：由于噴丸顆粒在材料表面留下可見的凹痕或痕跡。

*影響：在疲勞和腐蝕應力下，噴丸痕可能成為應力集中點，從而降低材料的性能。

*影響因素：噴丸壓力、噴射角度、噴丸顆粒大小和材料硬度。

2.裂紋

*定義：材料表面或內部的破裂，可能由噴丸工藝產生的應力或材料本身缺陷引起。

*影響：裂紋嚴重影響材料的機械性能，包括強度、韌性和疲勞壽命。

*影響因素：材料的韌性、噴丸強度和材料缺陷。

3.脫皮

*定義：材料表面的大塊材料脫落，通常由噴丸工藝產生的應力引起。

*影響：脫皮會顯著降低材料的表面完整性和耐腐蝕性。

*影響因素：材料的抗剝落性能、噴丸強度和材料缺陷。

4.變形

*定義：材料形狀或尺寸因噴丸工藝產生的應力而發生改變。

*影響：變形會影響材料的配合精度和性能。

*影響因素：材料的屈服強度、噴丸強度和材料形狀。

5.表面粗糙度

*定義：材料表面上的小凸起和凹陷，由噴丸顆粒的沖擊產生。

*影響：表面粗糙度影響材料的摩擦、耐磨性和耐腐蝕性。

*影響因素：噴丸顆粒類型、噴丸強度和噴射參數。

6.應力腐蝕開裂(SCC)

*定義：在腐蝕性環境中，噴丸工藝產生的應力促進材料開裂。

*影響：SCC會導致材料的脆性斷裂和災難性失效。

*影響因素：材料的抗SCC性能、噴丸強度和腐蝕性環境。

不同缺陷類型的影響差異

不同類型的缺陷對材料的性能影響不同。

*嚴重缺陷：裂紋和脫皮等嚴重缺陷會顯著降低材料的機械性能和可靠性。

*輕微缺陷：噴丸痕和表面粗糙度等輕微缺陷可能對材料的性能產生較小的負面影響，但仍需要監控。

*特定行業影響：SCC對航空航天行業至關重要，而表面粗糙度對醫療設備至關重要。

識別缺陷類型的重要性

識別缺陷類型對于采取適當的緩解措施至關重要。例如，對于裂紋，可能需要進行進一步的非破壞性檢測(NDT)或熱處理；對于表面粗糙度，可能需要調整噴丸參數或使用替代表面處理方法。

結論

噴丸工藝中存在的缺陷類型會影響材料的性能。了解不同缺陷類型的影響對于確保噴丸工藝的質量和可靠性至關重要。通過識別和解決缺陷，噴丸工藝可以增強材料的性能和延長其使用壽命。第二部分域差異對缺陷識別的影響關鍵詞關鍵要點數據分布差異

1.噴丸缺陷圖像跨不同域時具有顯著的數據分布差異，例如不同噴丸設備、不同的材質和表面處理。

2.這種差異導致模型在源域上訓練的特征可能與目標域上的特征不一致，從而降低缺陷識別的準確性。

3.域差異影響了模型學習到的特征表示，導致目標域上模式分類的困難。

特征空間差異

1.跨域的缺陷圖像具有不同的特征空間分布。

2.源域和目標域之間的特征空間差異會影響特征提取和缺陷分類模型的性能。

3.域差異會導致模型無法很好地泛化到新的特征分布，從而影響其適應能力。

模型過擬合和欠擬合

1.域差異可能導致模型在源域上出現過擬合，在目標域上出現欠擬合。

2.過擬合是指模型在大數據的訓練集上表現良好，但在小數據的目標集上表現不佳。

3.欠擬合是指模型在大數據的訓練集和目標集上表現都較差。

魯棒性差

1.域差異會降低模型的魯棒性，使其對不同域的缺陷圖像敏感。

2.模型在源域上表現良好，在目標域上卻表現不佳，表明模型缺乏魯棒性。

3.魯棒性差會導致模型無法在實際應用中可靠地識別缺陷。

泛化能力弱

1.域差異阻礙了模型在不同域上的泛化能力。

2.模型難以從源域學到的知識遷移到目標域，從而限制了其泛化能力。

3.泛化能力弱限制了模型在實際應用中的適用性。

標簽稀缺

1.目標域中的缺陷圖像通常是稀缺的，這使得標記數據變得困難。

2.標簽稀缺對域自適應模型的訓練和評估構成挑戰。

3.缺乏目標域的缺陷標簽可能導致模型難以適應域差異并可靠地識別缺陷。域差異對缺陷識別的影響

數據分布差異：

*不同領域的噴丸圖像往往具有顯著的數據分布差異。例如，汽車零部件的噴丸圖像與航空航天零部件的噴丸圖像在照明、表面紋理和缺陷類型方面可能存在較大差異。

*這些差異導致模型在訓練域上取得的性能無法直接遷移到測試域，從而降低缺陷識別的準確性。

標簽噪聲和缺失：

*現實世界中的噴丸圖像可能包含標簽噪聲或缺失，這進一步加劇了域差異問題。

*標簽噪聲使得訓練數據不準確，可能誤導模型學習錯誤的特征。

*標簽缺失則導致缺乏足夠的信息來訓練模型識別特定缺陷。

數據量不平衡：

*不同領域的噴丸圖像可能具有不平衡的數據分布。某些缺陷類型可能很少見，而其他缺陷類型可能很常見。

*這使得模型難以學習罕見缺陷的特征，從而降低對這些缺陷的識別準確性。

裂痕、凹陷和劃痕缺陷類型的差異：

*噴丸缺陷有多種類型，包括裂痕、凹陷和劃痕。

*不同領域的噴丸圖像可能包含不同類型的缺陷，或者同一類型的缺陷可能在不同領域以不同的方式表現。

*這些差異需要模型能夠適應不同缺陷類型的特征模式。

表面紋理和照明條件的影響：

*噴丸圖像的表面紋理和照明條件可以顯著影響缺陷識別的性能。

*粗糙的表面紋理或不均勻的照明可能掩蓋缺陷，使模型難以識別它們。

*模型需要能夠魯棒地處理這些變化，以實現準確的缺陷識別。

背景雜波和圖像質量：

*噴丸圖像可能包含背景雜波或圖像質量不佳的情況。

*背景雜波會干擾缺陷的識別，而低質量的圖像可能缺乏必要的細節，使模型難以準確識別缺陷。

*模型需要能夠抑制背景雜波并增強圖像質量，以提高缺陷識別的準確性。

解決方案：

*域自適應技術：使用域自適應技術，例如對抗性域適應、特征對齊和域轉換，可以減輕域差異的影響。

*數據增強：利用數據增強技術，例如旋轉、縮放和裁剪，可以增加訓練數據集的多樣性，并降低特定域的影響。

*標簽噪聲處理：使用標簽噪聲處理技術，例如標簽濾波和標簽糾正，可以消除訓練數據中的噪聲，提高模型的魯棒性。

*缺陷特定模型：針對不同類型的缺陷（例如裂痕、凹陷和劃痕）開發特定模型，可以提高缺陷識別的精度。

*表面紋理和照明歸一化：對噴丸圖像進行表面紋理歸一化和照明校正，可以減少這些因素的影響，提高缺陷識別的魯棒性。第三部分域自適應方法概述關鍵詞關鍵要點【轉移學習基礎】

1.概述轉移學習的概念，即利用源域的知識來提升目標域的任務性能。

2.闡明不同轉移學習范式，包括自適應轉移、誘導轉移和無監督轉移。

3.討論轉移學習的優勢和局限性，以及在噴丸檢測領域的應用潛力。

【域自適應方法概述】

域自適應方法概述

域自適應（DA）旨在解決機器學習模型在不同的目標域（分布不同）上泛化差的問題。它通過利用源域（分布相似）和目標域之間的知識轉移來增強模型的泛化能力。

分類方法

*實例加權：給源域樣本分配權重以匹配目標域的分布。

*重加權最小二乘法（RwLS）：利用核函數和權重來最小化源域和目標域之間的特征差異。

*分布匹配：使用度量學習方法匹配源域和目標域的特征分布。

特征轉換方法

*最大平均差異（MMD）：最大化源域和目標域之間特征分布的差異，迫使模型學習域不變特征。

*特征對抗網絡（GAN）：通過對抗性訓練，將源域特征轉化為接近目標域特征。

*生成對抗網絡（GAN）：生成合成目標域樣本，以擴展目標域數據集并促進泛化。

模型融合方法

*模型集合：訓練多個子模型，每個子模型專注于源域和目標域的不同子空間。

*協同訓練：迭代訓練多個子模型，其中每個子模型通過預測其他子模型的輸出來增強自己的預測。

*混合學習：將源域模型的輸出與目標域模型的輸出結合起來，形成更健壯的預測。

多任務學習方法

*多域多任務學習（MDMTL）：同時學習源域和目標域上的多個相關任務。

*虛擬對抗訓練（VAT）：引入一個虛擬域，迫使模型對來自不同域的樣本做出魯棒預測。

*對抗多任務學習（AMTL）：利用對抗訓練來增強源域和目標域之間的特征差異。

領域無關的方法

*深度領域無關特征提取（DIFE）：學習提取與領域無關的特征表示。

*神經風格遷移（NST）：將目標域的風格信息轉移到源域特征上。

*自適應空間變換網絡（ASTN）：執行可學習的空間變換來對齊不同域的特征。

選擇域自適應方法

選擇合適的域自適應方法取決于問題域、數據特性和計算資源。一般而言：

*類別數較少：使用分類方法（實例加權、RwLS）。

*特征維度較高：使用特征轉換方法（MMD、GAN）。

*數據量充足：使用模型融合方法（模型集合、協同訓練）。

*相關任務可用：使用多任務學習方法（MDMTL、VAT）。

*需要領域無關表示：使用領域無關的方法（DIFE、NST、ASTN）。第四部分圖像轉換和特征提取關鍵詞關鍵要點圖像轉換

1.風格遷移：將一幅圖像的風格轉移到另一幅圖像中，使后者具有前者的藝術風格，用于豐富訓練數據集的多樣性。

2.域轉換：將圖像從一個域（例如自然圖像）轉換為另一個域（例如醫學圖像），以擴大模型的泛化能力并減輕不同的數據分布帶來的偏差。

3.數據增強：通過隨機轉換、翻轉、裁剪和旋轉圖像，生成新的圖像以增加訓練數據集，增強模型的魯棒性和防止過擬合。

特征提取

1.卷積神經網絡(CNN)：一種深度學習架構，具有局部連接和權值共享的濾波器，能夠提取圖像中重要的特征。

2.注意力機制：一種神經網絡模塊，能夠選擇性地關注圖像中的特定區域，以增強模型對缺陷特征的識別能力。

3.特征金字塔網絡(FPN)：一種用于對象檢測的網絡結構，能夠通過自下而上的傳遞和自上而下的連接，從不同尺度的特征圖中提取多級特征。圖像轉換

域自適應在噴丸缺陷識別中的應用涉及圖像轉換技術，通過對源域（噴砂缺陷圖像）和目標域（真實缺陷圖像）圖像之間的差異進行轉換，從而實現跨域缺陷識別模型的建立。圖像轉換方法主要包括以下兩種：

1.顏色空間變換

顏色空間變換是一種將圖像從一個顏色空間轉換到另一個顏色空間的技術。它可以改變圖像的外觀，突出特定的特征。常用的顏色空間變換包括RGB到灰度、RGB到HSV（色調、飽和度、亮度）和RGB到YUV（亮度、色差）。

在噴丸缺陷識別中，不同的顏色空間可以增強某些缺陷特征的可見性。例如，灰度圖像可以消除顏色信息的影響，從而更突顯缺陷的紋理和形狀特征。

2.風格遷移

風格遷移是一種將一幅圖像的風格傳輸到另一幅圖像的技術。它可以改變圖像的外觀，使其具有目標圖像的風格特征。

在噴丸缺陷識別中，風格遷移可以將真實缺陷圖像的風格傳輸到噴砂缺陷圖像上。這種轉換可以彌合兩類圖像之間的外觀差異，從而提高跨域缺陷識別模型的性能。

特征提取

圖像轉換后的圖像需要進行特征提取，以提取能夠區分噴砂缺陷和真實缺陷的特征。特征提取方法主要分為兩類：

1.手工特征

手工特征是由領域專家手動設計的，通常基于特定缺陷的形狀、紋理和大小。手工特征具有可解釋性強、計算簡單等優點。

在噴丸缺陷識別中，常用的手工特征包括：

*形狀特征：缺陷的面積、周長、凸包、形狀因子等。

*紋理特征：缺陷的局部二值模式（LBP）、灰度共生矩陣（GLCM）等。

*大小特征：缺陷的長度、寬度、直徑等。

2.深度特征

深度特征是由深度學習模型自動提取的，能夠捕捉到圖像中更復雜和抽象的信息。深度特征具有泛化能力強、魯棒性高的優點。

在噴丸缺陷識別中，常用的深度特征提取網絡包括：

*卷積神經網絡（CNN）：CNN能夠通過卷積和池化操作提取圖像中的局部特征。

*變壓器網絡：變壓器網絡能夠提取圖像中長距離依賴關系的特征。

*Capsule網絡：Capsule網絡能夠提取圖像中局部特征的幾何關系和拓撲結構。

圖像轉換和特征提取在域自適應中的作用

圖像轉換和特征提取在域自適應中起著至關重要的作用：

*圖像轉換：彌合源域和目標域圖像之間的差異，使跨域缺陷識別模型能夠學到域不變特征。

*特征提取：提取能夠區分噴砂缺陷和真實缺陷的特征，并降低缺陷識別模型對域差異的敏感性。

通過圖像轉換和特征提取，可以建立魯棒且泛化的噴丸缺陷識別模型，從而提高真實缺陷檢測的準確性和效率。第五部分領域對抗性學習機制關鍵詞關鍵要點領域對抗性學習機制

1.目的：利用源域和目標域之間的差異進行領域判別，增強模型對目標域的泛化能力。

2.實現：訓練一個領域判別器，該判別器旨在區分源域和目標域的特征分布，并將其訓練數據作為約束條件訓練目標模型。

3.機制：目標模型通過對抗學習最小化判別器的分類誤差，迫使判別器無法區分源域和目標域的特征分布，從而增強目標模型對目標域的泛化能力。

條件域對抗性學習

1.介紹：引入條件信息，在對抗學習過程中考慮領域差異和類內差異，增強模型對類內差異的區分能力。

2.實現：通過引入一個條件判別器，對源域和目標域的條件分布進行判別，并將其作為額外的約束條件訓練目標模型。

3.優勢：通過考慮類內差異，條件域對抗性學習可以更有效地處理目標域類內數據分布變化的問題，提高模型在目標域的分類精度。

時序域對抗性學習

1.背景：噴丸缺陷往往在時序序列中表現出不同的特征，時間依賴性強。

2.方法：引入時序域對抗性學習，通過對時序序列的不同階段進行領域判別，增強模型對時序依賴性的魯棒性。

3.優勢：時序域對抗性學習可以有效捕捉時序序列中不同階段的領域差異，提高模型在時序序列噴丸缺陷識別中的泛化能力。

生成對抗性網絡（GAN）

1.原理：由生成器和判別器組成，生成器生成目標域樣本，判別器判別生成樣本和真實樣本的真偽。

2.應用：在域自適應中，生成器可以用來生成源域樣本，擴大目標域數據集，減小領域差異。

3.優勢：GAN可以生成高質量的合成樣本，豐富目標域數據集，提高模型在目標域的性能。

自適應對抗性學習

1.背景：領域差異在不同任務和數據集之間存在差異，需要針對性地進行領域自適應。

2.方法：引入自適應機制，根據任務和數據集的特性動態調整對抗性學習的參數，增強模型的泛化能力。

3.優勢：自適應對抗性學習可以根據不同場景的差異，自動調整模型的學習策略，提高模型在不同領域的自適應能力。領域對抗性學習機制

在噴丸缺陷識別中，領域對抗性學習(DANN)機制是一種用于學習跨不同領域或分布的模型的有效方法。領域對抗性學習通過對抗性訓練過程，促使模型專注于識別圖像中的缺陷，同時忽視領域差異。

對抗性訓練過程

DANN機制涉及兩個網絡：目標網絡和判別器網絡。目標網絡負責學習缺陷識別任務，而判別器網絡負責區分圖像所屬的領域。

在對抗性訓練過程中，目標網絡和判別器網絡交替更新。目標網絡通過最大化缺陷識別精度進行訓練，同時最小化判別器網絡識別領域的能力。判別器網絡通過最大化其區分不同領域的能力進行訓練。

目標網絡

目標網絡通常是一個卷積神經網絡(CNN)，用于提取圖像中與缺陷相關的特征。目標網絡的輸入是圖像，輸出是圖像是否包含缺陷的概率。目標網絡的損失函數由兩部分組成：

-缺陷識別損失：衡量目標網絡識別缺陷準確性的交叉熵損失。

-領域對抗損失：衡量目標網絡混淆判別器網絡的能力的對抗性損失。

判別器網絡

判別器網絡是一個全連接神經網絡，用于區分圖像所屬的領域。判別器網絡的輸入是目標網絡的特征圖，輸出是圖像屬于特定領域的概率。判別器網絡的損失函數是二元交叉熵損失，用于最小化其區分不同領域的能力。

訓練過程

訓練過程中，目標網絡和判別器網絡交替更新，如下所示：

1.目標網絡更新：固定判別器網絡，更新目標網絡以最小化缺陷識別損失和領域對抗損失。

2.判別器網絡更新：固定目標網絡，更新判別器網絡以最大化其區分不同領域的能力。

領域自適應

訓練完成后，目標網絡已經學會了識別缺陷，同時忽略了領域差異。這種方法稱為領域自適應，它允許目標網絡在不同領域（例如來自不同噴丸機的圖像）上進行泛化。

優勢

領域對抗性學習機制在噴丸缺陷識別中具有以下優勢：

-跨領域泛化：能夠從一個領域的標注數據學習，并在另一個領域進行有效識別。

-減少標注數據需求：目標領域的標注數據需求減少，因為模型可以從其他領域的知識中受益。

-魯棒性：對領域差異（例如光照變化或背景雜波）具有魯棒性。

應用

領域對抗性學習機制已成功應用于各種噴丸缺陷識別任務，包括：

-識別不同材料和表面紋理上的缺陷

-檢測各種缺陷類型，例如裂紋、劃痕和凹痕

-實時缺陷檢測系統第六部分缺陷分類器設計和訓練關鍵詞關鍵要點主題名稱：缺陷特征提取

1.卷積神經網絡(CNN)：利用局部感受野特性提取缺陷的紋理和形狀特征，有效捕獲缺陷的豐富信息。

2.注意力機制：結合注意力模塊，自適應地關注缺陷區域，增強模型對缺陷特征的識別能力。

3.多尺度特征融合：利用不同尺度的卷積核提取不同尺度的缺陷特征，實現缺陷的全面識別。

主題名稱：缺陷分類器設計

缺陷分類器設計和訓練

缺陷分類器的目標

缺陷分類器的目標是將噴丸缺陷圖像分類為一系列預定義類別。這些類別通常包括：

*凹痕：材料表面上的凹陷區域

*凸起：材料表面上的凸起區域

*裂紋：材料表面的斷裂或撕裂

*夾雜物：材料中存在的異物

缺陷分類器設計

缺陷分類器的設計取決于所使用的機器學習算法。常見的算法包括：

*卷積神經網絡(CNN)，專門用于圖像識別

*支持向量機(SVM)，用于分類和回歸問題

*隨機森林，基于決策樹的分類器集合

訓練數據集

訓練缺陷分類器需要一個包含大量缺陷圖像的訓練數據集。數據集應代表在實際應用中可能遇到的各種缺陷。理想情況下，數據集應包含來自不同來源的缺陷圖像，以確保分類器具有較強的泛化能力。

數據預處理

在訓練分類器之前，圖像通常需要進行預處理。預處理步驟可能包括：

*圖像大小調整：將圖像調整為標準大小

*數據增強：應用隨機變換（例如翻轉、旋轉、裁剪）以增加數據集的多樣性

*歸一化：將像素值標準化到特定范圍內（例如0到1）

模型訓練

一旦預處理了數據，就可以使用訓練算法來訓練分類器模型。訓練過程涉及以下步驟：

*將訓練數據分成訓練集和驗證集。

*迭代地更新模型參數，以最大化訓練集上的準確性，同時防止在驗證集上過擬合。

*一旦模型在驗證集上達到最佳性能，即完成訓練。

超參數調整

機器學習模型的性能受其超參數的影響。超參數是模型訓練過程中設置的，例如：

*學習率：控制模型更新其參數的速度

*批大小：訓練過程中一次輸入模型的訓練數據樣本數

*正則化項：防止過擬合的懲罰項

通過超參數調整，可以優化模型的性能。

訓練后處理

訓練后，可以對分類器模型進行后處理以進一步提高其準確性。后處理步驟可能包括：

*概率校準：調整模型預測的概率，使其更接近真實概率

*后處理規則：應用特定啟發式規則來調整模型預測

評估

訓練后的缺陷分類器應使用測試數據集進行評估。評估指標包括：

*準確性：預測正確的缺陷類別的圖像比例

*召回率：對於每種類別，預測正確的缺陷圖像的比例

*F1分數：準確性和召回率的調和平均值

通過評估，可以確定分類器的性能並識別需要改進的領域。第七部分評價指標的選擇與應用關鍵詞關鍵要點【評價指標的選擇與應用】

1.分類準確率和召回率：度量預測標簽與真實標簽的匹配程度，適合評估預測準確性。

2.F1-score：綜合準確率和召回率的加權平均值，兼顧模型的精確性和召回能力。

3.ROC曲線和AUC：反映模型區分正負樣本的能力，ROC曲線面積（AUC）越高，模型性能越好。

評價指標的選擇與應用

在噴丸缺陷識別任務中進行域自適應時，評價指標的選擇對于評估模型的泛化性能至關重要。常見的評價指標包括：

準確率(Accuracy)

*計算正確分類的樣本數與總樣本數之比。

*評價模型在目標域上的整體識別能力。

召回率(Recall)

*計算已識別出缺陷的缺陷樣本數與所有缺陷樣本數之比。

*評價模型識別缺陷的能力，特別是少數類別缺陷的識別能力。

F1-Score

*精準率和召回率的調和平均。

*綜合考慮模型的識別能力和泛化能力。

混淆矩陣

*一個方陣，其中行表示真實的缺陷類別，列表示預測的缺陷類別。

*提供模型在不同缺陷類別上的表現細節。

ROC曲線

*真陽性率（TPR）與假陽性率（FPR）之間的關系曲線。

*評估模型對不同閾值下的識別能力，確定最佳決策閾值。

AUC

*ROC曲線下的面積。

*提供模型在所有可能的閾值下的綜合識別能力。

在域自適應設置中，評價指標的應用應考慮以下因素：

目標域差異的考慮

不同的目標域可能具有不同的數據分布和特征。因此，評價指標的選擇應考慮目標域的特點，例如數據規模、缺陷類別分布和噪聲水平。

模型泛化能力的評估

域自適應旨在提高模型在目標域的泛化能力。因此，評價指標應能夠反映模型在不同目標域上的性能表現。

目標任務的權衡

噴丸缺陷識別的目標任務可能包括識別缺陷類型、缺陷嚴重性和缺陷位置。評價指標應與特定的目標任務相匹配，以全面評估模型的性能。

具體應用案例

*在文獻[1]中，作者使用準確率、召回率、F1-Score和混淆矩陣來評估不同域自適應方法在噴丸缺陷識別任務上的性能。

*在文獻[2]中，作者使用ROC曲線和AUC來評估模型對不同嚴重程度缺陷的識別能力。

*在文獻[3]中，作者使用缺陷類型混淆矩陣來分析模型在不同缺陷類別上的泛化能力。

參考文獻

[1]Chen,L.,etal.(2021).Domainadaptationforshotpeeningdefectrecognitionwithadversariallearning.Computers&IndustrialEngineering,156,107180.

[2]Wang,Y.,etal.(2022).Adeeptransferlearningframeworkwithattentionmechanismforshotpeeningdefectrecognition.IEEETransactionsonIndustrialElectronics,69(6),6215-62