論文の概要: Anomaly Detection for Solder Joints Using $\beta$-VAE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11927v1
• Date: Sat, 24 Apr 2021 11:19:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 15:01:19.394479
• Title: Anomaly Detection for Solder Joints Using $\beta$-VAE
• Title（参考訳）: $\beta$-VAE を用いた溶接部の異常検出
• Authors: Furkan Ulger, Seniha Esen Yuksel, Atila Yilmaz
• Abstract要約: 異常検出のための新しいβ-Variational Autoencoders (beta-VAE)アーキテクチャを提案する。 提案手法はデータの不連続表現を学習し,より独立な特徴と潜在空間表現の改善をもたらすことを示す。 本研究は, ハンダ関節の異常を正常な試料で訓練したモデルを用いて高精度に検出できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In the assembly process of printed circuit boards (PCB), most of the errors are caused by solder joints in Surface Mount Devices (SMD). In the literature, traditional feature extraction based methods require designing hand-crafted features and rely on the tiered RGB illumination to detect solder joint errors, whereas the supervised Convolutional Neural Network (CNN) based approaches require a lot of labelled abnormal samples (defective solder joints) to achieve high accuracy. To solve the optical inspection problem in unrestricted environments with no special lighting and without the existence of error-free reference boards, we propose a new beta-Variational Autoencoders (beta-VAE) architecture for anomaly detection that can work on both IC and non-IC components. We show that the proposed model learns disentangled representation of data, leading to more independent features and improved latent space representations. We compare the activation and gradient-based representations that are used to characterize anomalies; and observe the effect of different beta parameters on accuracy and on untwining the feature representations in beta-VAE. Finally, we show that anomalies on solder joints can be detected with high accuracy via a model trained on directly normal samples without designated hardware or feature engineering.
• Abstract（参考訳）: プリント回路基板(pcb)の組立工程において、誤差の大部分は表面実装装置(smd)のはんだ接合によるものである。 文献では,従来の特徴抽出法では手作りの特徴を設計,階層型rgb照明を用いてはんだジョイントエラーを検知するが,教師付き畳み込みニューラルネットワーク(cnn)に基づく手法では高精度にラベル付き異常サンプル(欠陥はんだジョイント)を多数必要としている。 特殊な照明がなく,かつ,エラーのない参照ボードが存在しない環境下での光検査問題を解決するために,ICと非ICの両方で動作可能な異常検出のための新しいベータ可変オートエンコーダ(ベータVAE)アーキテクチャを提案する。 提案手法はデータの不連続表現を学習し,より独立な特徴と潜在空間表現の改善をもたらすことを示す。 異常を特徴付けるために用いられるアクティベーションと勾配に基づく表現を比較し、異なるベータパラメータがβ-VAEにおける特徴表現の精度と解答に与える影響を観察する。 最後に, ハンダ接合部の異常を, ハードウェアや特徴工学の指定なしに, 直接正規サンプルで訓練したモデルを用いて高精度に検出できることを示す。

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