点云与图像融合的无监督异常检测算法研究

来源：激光与红外杂志2024年第10期北京时间：

作者：谢宏兴

单位：1.福州大学 先进制造学院,福建 泉州 362251；2.中国福建光电信息科学与技术创新实验室,福建 福州 350116[JZ]；

摘要：针对多模态工业检测中高维特征之间存在干扰,导致检测率不理想的问题,提出了一种基于标准化流的多模态工业异常检测方法。首先提取图像的3D点云的深度信息将其作为第4个通道添加到RGB图像中,生成融合后的RGBD图像,然后使用预训练的特征提取网络提取融合后的图像特征,最后使用特征训练得到一个用于异常检测的标准化流模型。实验结果表明,异常检测模型在MVTec 3D AD数据集的平均Pixel AUROC达到958,平均AUPRO达到862。相较于其他模型分别提升了26和91。

关键词：工业异常检测;多模态;点云;标准化流

基金资助：国家重点研发资助项目(No.2021YFB3600603)；福建省自然科学基金资助项目(No.2020J01468)资助。