本文介绍了一种新的无监督领域适应方法，通过伪标签和约束增强一致性，使模型在磨损、污渍和失真下更加鲁棒。同时，提出了一种无监督的转移损失，在扫描领域上学习更有辨别力的特征。实验结果表明，该方法在Oracle-241数据集上实现了最先进的结果，并且在结构纹理分离网络上性能提升了15.1%。