論文の概要: Automatic Defect Detection of Print Fabric Using Convolutional Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00703v1
• Date: Sun, 3 Jan 2021 20:56:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-12 11:40:44.370280
• Title: Automatic Defect Detection of Print Fabric Using Convolutional Neural Network
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた印刷物の自動欠陥検出
• Authors: Samit Chakraborty, Marguerite Moore, Lisa Parrillo-Chapman
• Abstract要約: 画像処理と機械学習技術を用いた自動欠陥検出システムに関する現代の研究は異なっている。 研究チームは、織り中にリアルタイムな欠陥検出システムを構築することもできた。 この研究は、プリントファブリックデータベースを開発し、深い畳み込みニューラルネットワークを実装することで、このギャップを埋めた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Automatic defect detection is a challenging task because of the variability in texture and type of fabric defects. An effective defect detection system enables manufacturers to improve the quality of processes and products. Automation across the textile manufacturing systems would reduce fabric wastage and increase profitability by saving cost and resources. There are different contemporary research on automatic defect detection systems using image processing and machine learning techniques. These techniques differ from each other based on the manufacturing processes and defect types. Researchers have also been able to establish real-time defect detection system during weaving. Although, there has been research on patterned fabric defect detection, these defects are related to weaving faults such as holes, and warp and weft defects. But, there has not been any research that is designed to detect defects that arise during such as spot and print mismatch. This research has fulfilled this gap by developing a print fabric database and implementing deep convolutional neural network (CNN).
• Abstract（参考訳）: 自動欠陥検出は、テクスチャや布の欠陥の種類が変化するため、難しい課題である。 効果的な欠陥検出システムにより、製造者はプロセスや製品の品質を向上させることができる。 繊維製造システム全体の自動化は、繊維の無駄を減らし、コストと資源を節約して利益を上げる。 画像処理と機械学習技術を用いた自動欠陥検出システムに関する現代の研究は異なっている。 これらの技術は製造プロセスや欠陥タイプによって異なる。 また、溶接中にリアルタイムの欠陥検出システムを構築することもできる。 パターン状欠陥検出の研究は行われているが,これらの欠陥は孔やワープ,ウェフト欠陥などの溶接欠陥と関連している。 しかし、スポットやプリントミスマッチなどの欠陥を検出するために設計された研究は行われていない。 この研究は、プリントファブリックデータベースを開発し、ディープ畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を実装することで、このギャップを埋めた。

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