論文の概要: Automatic Visual Inspection of Rare Defects: A Framework based on GP-WGAN and Enhanced Faster R-CNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00447v1
• Date: Sun, 2 May 2021 11:34:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-04 14:18:04.251826
• Title: Automatic Visual Inspection of Rare Defects: A Framework based on GP-WGAN and Enhanced Faster R-CNN
• Title（参考訳）: 希少欠陥の自動検査:GP-WGANと高速化R-CNNに基づくフレームワーク
• Authors: Masoud Jalayer, Reza Jalayer, Amin Kaboli, Carlotta Orsenigo, Carlo Vercellis
• Abstract要約: 本稿では,自動視覚検査(AVI)システムの2段階故障診断フレームワークを提案する。 第1段階では、実サンプルに基づいて新しいサンプルを合成する生成モデルが設計されている。 提案アルゴリズムは,実際のサンプルからオブジェクトを抽出し,ランダムにブレンドし,新しいサンプルを生成し,画像処理の性能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A current trend in industries such as semiconductors and foundry is to shift their visual inspection processes to Automatic Visual Inspection (AVI) systems, to reduce their costs, mistakes, and dependency on human experts. This paper proposes a two-staged fault diagnosis framework for AVI systems. In the first stage, a generation model is designed to synthesize new samples based on real samples. The proposed augmentation algorithm extracts objects from the real samples and blends them randomly, to generate new samples and enhance the performance of the image processor. In the second stage, an improved deep learning architecture based on Faster R-CNN, Feature Pyramid Network (FPN), and a Residual Network is proposed to perform object detection on the enhanced dataset. The performance of the algorithm is validated and evaluated on two multi-class datasets. The experimental results performed over a range of imbalance severities demonstrate the superiority of the proposed framework compared to other solutions.
• Abstract（参考訳）: 半導体やファウントリーなどの産業では、視覚検査のプロセスを自動視覚検査(Automatic Visual Inspection, AVI)システムに移行し、コスト、ミス、人間の専門家への依存を減らす傾向にある。 本稿では,AVIシステムのための2段階故障診断フレームワークを提案する。 第1段階では、実サンプルに基づいて新しいサンプルを合成する生成モデルが設計されている。 提案アルゴリズムは,実際のサンプルからオブジェクトを抽出し,ランダムにブレンドし,新しいサンプルを生成し,画像処理の性能を向上させる。 第2段階では、より高速なR-CNN、特徴ピラミッドネットワーク(FPN)、Residual Networkに基づく改良されたディープラーニングアーキテクチャを提案し、拡張データセット上でオブジェクト検出を行う。 アルゴリズムの性能は2つの多クラスデータセットで検証され評価される。 種々の不均衡性について行った実験結果は,提案手法が他の解よりも優れていることを示している。

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