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目前，使用深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)進(jìn)行工業(yè)缺陷檢測(cè)時(shí)，主要有以下缺點(diǎn)：

（1）缺陷未知性：由于缺陷的成像有位置、形狀、光源等影響因素在，不同因素會(huì)組合成各種各樣的缺陷，將使得AI目標(biāo)檢測(cè)算法學(xué)習(xí)起來(lái)變得異常困難。只能不斷增加已知的缺陷類別，如果將來(lái)出現(xiàn)未知類型的缺陷類別，設(shè)備將失去其該有的作用，可能會(huì)給生產(chǎn)方帶來(lái)?yè)p失。

（2）缺陷收集困難：缺陷數(shù)據(jù)集收集困難，人造或合成的缺陷與真實(shí)缺陷相差大，存在低質(zhì)量樣本數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)收集周期較長(zhǎng)，可能持續(xù)推遲設(shè)備的交付日期，這使得生產(chǎn)方將在人力成本上繼續(xù)投入，且項(xiàng)目前期誤檢漏檢情況出現(xiàn)頻繁，使得使用方對(duì)設(shè)備檢測(cè)能力的信心出現(xiàn)動(dòng)搖，這將違背深度學(xué)習(xí)在工業(yè)領(lǐng)域的初衷，為企業(yè)提供智能化、無(wú)人化的工廠，減小過(guò)程成本。

（3）低頻缺陷攔截困難：即使是已知且數(shù)據(jù)集充足類別的缺陷，也會(huì)出現(xiàn)與此種類別特征不相近的缺陷，可能出現(xiàn)漏檢情況

  基于以上問(wèn)題點(diǎn)，異常檢測(cè)算法應(yīng)用在工業(yè)質(zhì)檢行業(yè)的優(yōu)勢(shì)就涌現(xiàn)了出來(lái)，因?yàn)闊o(wú)監(jiān)督算法的特性在，可以繞開目標(biāo)檢測(cè)算法在工業(yè)領(lǐng)域遇到的部分問(wèn)題。

異常檢測(cè)算法優(yōu)勢(shì)：

（1）異常檢測(cè)是無(wú)監(jiān)督算法，不需要缺陷數(shù)據(jù)集，僅需要ok數(shù)據(jù)集即可，部分異常檢測(cè)算法僅需要少量ok數(shù)據(jù)集，避免了收集缺陷困難的問(wèn)題。

（2）不需要對(duì)各類別各形態(tài)缺陷進(jìn)行定性，避免了新類別或新特征不能檢出問(wèn)題，避免了難區(qū)分缺陷類別的認(rèn)定。

  鑒于以上問(wèn)題，通過(guò)深度學(xué)習(xí)異常檢測(cè)算法，避免了低頻缺陷數(shù)據(jù)集收集困難，未知類別缺陷難攔截的問(wèn)題，并在缺陷數(shù)據(jù)集不足的情況下，能夠很好的解決檢出問(wèn)題。對(duì)于工業(yè)領(lǐng)域的零漏檢的高標(biāo)準(zhǔn)要求更進(jìn)一步。有效的減少了項(xiàng)目周期，更加快速的給企業(yè)帶來(lái)生產(chǎn)環(huán)節(jié)上的效益增長(zhǎng)。

異常檢測(cè)：       

  異常是指偏離預(yù)期的事件或項(xiàng)目。與標(biāo)準(zhǔn)事件的頻率相比，異常事件的頻率較低。產(chǎn)品中可能出現(xiàn)的異常通常是隨機(jī)的，例如顏色或紋理的變化、劃痕、錯(cuò)位、缺件或比例錯(cuò)誤。

  異常檢測(cè)（Anomaly Detection）也稱偏差(deviation)檢測(cè)或者離群點(diǎn)(outlier)檢測(cè)，從數(shù)據(jù)的角度來(lái)看，其實(shí)就是檢測(cè)出和眾多其他觀測(cè)值差別非常大的一個(gè)特殊的觀測(cè)值。異常檢測(cè)在歷史上實(shí)際是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一個(gè)步驟，但是在現(xiàn)代研究中越來(lái)越重要，逐漸發(fā)展為一個(gè)獨(dú)立的領(lǐng)域。

無(wú)監(jiān)督異常檢測(cè)：

  沒(méi)有標(biāo)簽情況下，往往目標(biāo)是將一個(gè)得分或標(biāo)號(hào)賦予給每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象。比如聚類算法，根據(jù)一些規(guī)則將數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)監(jiān)督的聚類。簡(jiǎn)單直白地講，如果聚類簇比較偏遠(yuǎn)，或者密度比較少，可能就是異常。類似查找圖像離群點(diǎn)算法如孤立森林、SVM等。 但是基于檢測(cè)圖像中離群點(diǎn)是不穩(wěn)定的，由于零件本身形態(tài)特性復(fù)雜，很多時(shí)候不能區(qū)分開正常點(diǎn)與離群點(diǎn)。

  以前基于深度學(xué)習(xí)的工作主要集中在生成算法，如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)或變分自動(dòng)編碼器(VAEs) 。無(wú)監(jiān)督生成模型通過(guò)學(xué)習(xí)真實(shí)數(shù)據(jù)的本質(zhì)特征，刻畫出樣本數(shù)據(jù)的分布特征，生成與訓(xùn)練樣本相似的新數(shù)據(jù)。模型能夠發(fā)現(xiàn)并有效地內(nèi)化數(shù)據(jù)的本質(zhì)，并生成這些數(shù)據(jù)。生成式模型可以用于在沒(méi)有目標(biāo)類標(biāo)簽信息的情況下捕捉觀測(cè)到可見(jiàn)數(shù)據(jù)的高階相關(guān)性。

  如基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)或變分自動(dòng)編碼器(VAEs)的生成網(wǎng)絡(luò)，在該網(wǎng)絡(luò)中，編碼器接受輸入數(shù)據(jù)，并將其壓縮為潛伏空間表示，然后解碼器將從該空間重構(gòu)輸入數(shù)據(jù)。

  VAE將圖像轉(zhuǎn)換為統(tǒng)計(jì)分布的參數(shù)：均值和方差。然后，VAE使用均值和方差參數(shù)隨機(jī)采樣分布的一個(gè)元素，并將該元素解碼回原始輸入。該過(guò)程的隨機(jī)性提高了魯棒性并迫使?jié)撛诳臻g在任何地方編碼有意義的表示：在潛在空間中采樣的每個(gè)點(diǎn)被解碼為有效輸出。