論文の概要: Toward Fault Detection in Industrial Welding Processes with Deep Learning and Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10160v1
• Date: Fri, 18 Jun 2021 14:52:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-21 14:22:18.358842
• Title: Toward Fault Detection in Industrial Welding Processes with Deep Learning and Data Augmentation
• Title（参考訳）: 深層学習とデータ強化による産業溶接プロセスの故障検出に向けて
• Authors: Jibinraj Antony, Dr. Florian Schlather, Georgij Safronov, Markus Schmitz, Prof. Dr. Kristof Van Laerhoven
• Abstract要約: 本稿では,AIツールの産業的実現における課題について述べる。 我々はオブジェクト検出APIからオブジェクト検出アルゴリズムを使用し、転送学習を用いてユースケースに適応する。 画像拡張によるデータセットの適度なスケーリングは、結合(IoU)とリコールの交差点の改善につながる。
• 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: With the rise of deep learning models in the field of computer vision, new possibilities for their application in industrial processes proves to return great benefits. Nevertheless, the actual fit of machine learning for highly standardised industrial processes is still under debate. This paper addresses the challenges on the industrial realization of the AI tools, considering the use case of Laser Beam Welding quality control as an example. We use object detection algorithms from the TensorFlow object detection API and adapt them to our use case using transfer learning. The baseline models we develop are used as benchmarks and evaluated and compared to models that undergo dataset scaling and hyperparameter tuning. We find that moderate scaling of the dataset via image augmentation leads to improvements in intersection over union (IoU) and recall, whereas high levels of augmentation and scaling may lead to deterioration of results. Finally, we put our results into perspective of the underlying use case and evaluate their fit.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの分野におけるディープラーニングモデルの台頭により、産業プロセスにおける彼らの応用の新たな可能性が大きな利益をもたらすことが証明される。 それでも、高度に標準化された産業プロセスに対する機械学習の実際の適合性はまだ議論中である。 本稿では,レーザービーム溶接品質管理の事例を例として,AIツールの産業化における課題について考察する。 TensorFlowオブジェクト検出APIからオブジェクト検出アルゴリズムを使用し、転送学習を使用してユースケースに適応する。 ベースラインモデルはベンチマークとして使われ、データセットのスケーリングやハイパーパラメータチューニングを行うモデルと比較される。 画像拡張によるデータセットの適度なスケーリングは、ユニオン(IoU)とリコールの交差点の改善につながるが、高レベルの拡張とスケーリングは結果の劣化につながる可能性がある。 最後に、調査結果を基礎となるユースケースの視点に置き、その適合性を評価します。

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