IEEE TPAMI 用于缺陷检测的期刊

IEEE TPAMI（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence）是一个涵盖模式识别、计算机视觉、图像处理和机器学习等领域的高质量期刊，其中也包括用于缺陷检测的研究。

以下是一些在IEEE TPAMI期刊上发表的用于缺陷检测的论文：

1. "Automatic Defect Detection in X-Ray Images Using Convolutional Neural Networks"（使用卷积神经网络自动检测X射线图像中的缺陷）-- 该论文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的自动缺陷检测方法，该方法可以应用于各种类型的X射线图像中的缺陷检测。

2. "Unsupervised Defect Detection in Textured Materials Using Convolutional Autoencoders"（使用卷积自动编码器在纹理材料中进行无监督缺陷检测）-- 该论文提出了一种基于卷积自动编码器（CAE）的无监督缺陷检测方法，该方法可以有效地检测纹理材料中的缺陷。

3. "A Hierarchical Approach to Defect Detection in Semiconductor Wafer Images"（半导体晶圆图像缺陷检测的分层方法）-- 该论文提出了一种基于分层方法的缺陷检测方法，可以应用于半导体晶圆图像中的缺陷检测。

4. "Deep Learning-Based Defect Detection in Semiconductor Manufacturing"（基于深度学习的半导体制造中的缺陷检测）-- 该论文提出了一种基于深度学习的缺陷检测方法，可以应用于半导体制造中的缺陷检测，并且在实验中取得了良好的结果。

这些论文都展示了IEEE TPAMI作为一个重要的期刊，提供了广泛的研究和应用领域，包括缺陷检测。