基于改进PatchCore的无监督异常检测算法

来源：上海理工大学学报杂志2025年第5期北京时间：

作者：税建达，陈龙，卞佰成，吴世青，陈红光

单位：上海理工大学 机械工程学院，上海 200093,上海理工大学 机械工程学院，上海 200093,上海理工大学 机械工程学院，上海 200093,上海理工大学 机械工程学院，上海 200093,上海贝特威科技有限公司，上海 200093

摘要：在现有的工业系统中，利用无监督算法进行工业场景的结构异常检测是一种非常重要的手段。针对现有无监督异常检测模型对离群正常特征的低敏特性，提出一种基于PatchCore改进的无监督异常检测模型。首先，引入无监督聚类算法对其核心特征集进行聚类采样，以降低算法对离群的正常特征的敏感度。其次，以余弦相似度作为度量标准，仅考虑特征向量方向的相似性，从而消除正常特征向量内异常值导致欧式距离异常的影响。最后，在MVTec LOCO AD和MVTec AD数据集上分别进行验证。实验结果表明，改进的PatchCore模型在MVTec LOCO AD 和MVTec AD数据集上的图像级AUROC和像素级AUROC得分分别达到0.876和0.860，与PatchCore模型相比，分别提升了5.1%和3.7%。

关键词：无监督;异常检测;聚类采样

基金资助：国家自然科学基金资助项目（52005338）