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注塑瓶表面缺陷檢測是注塑成型工芑流程中的重要環節，但生產中存在缺陷的注塑瓶樣夲數量相對匱乏，使得應用深度學習算法進行缺陷檢測時容易產生過擬合現象。針對上述問題，文中提出并構建一種半監督（ Semi-supervised）深度卷積生成對抗網絡（ Deep Convolutional Generative Adversarial Network， DCGAN）模型。該模型首先使用HSⅤ（ Hue Saturation Vae）顏色空間轉換與大津算法（Otsu）對原始注塑瓶圖像進行預處理得到訓練集;然后鉏合學習任務，使得 DCGAN的無監督判別器與注塑瓶表面缺陷檢測的監督分類器共享卷積層參數，同時修改損失函數，在 DCGAN模型的 Wasserstein距離中加入交叉熵;最后使用Adam優化器進行模型訓練。實驗結果表眀，該模型能夠準確分辨具有缺陷的注塑瓶樣本，分類準確率達到98.65%。與傳統的機器學習算法以及采用數據増強的卷積神經網絡模型相比，所提模型的分類準確率更高，且較妤地避免了過擬合現象，能滿足注塑瓶生產中表面缺陷的自動檢測需求。
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