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3D-PNAS: 3D Industrial Surface Anomaly Synthesis Based on Perlin Noise
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新颖的3D异常生成方法3D-PNAS，旨在解决工业异常检测中真实缺陷样本稀缺的问题。该方法利用柏林噪声生成3D表面异常，展现了对异常生成的精细控制能力，具有广泛的应用潜力。
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关键要点
- 提出了一种新颖的3D异常生成方法3D-PNAS，旨在解决工业异常检测中真实缺陷样本稀缺的问题。
- 该方法利用柏林噪声和表面参数化生成真实的3D表面异常。
- 通过在2D平面上投影点云并沿法线方向扰动，展示了对生成异常进行细致控制的能力。
- 研究表明，该方法能够在不同物体类型中产生一致且几何上合理的异常模式。
- 3D-PNAS方法具有广泛的应用潜力。
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