論文の概要: Product Re-identification System in Fully Automated Defect Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10324v2
- Date: Tue, 21 Dec 2021 05:52:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-22 12:21:34.043353
- Title: Product Re-identification System in Fully Automated Defect Detection
- Title（参考訳）: 完全自動欠陥検出における製品再同定システム
- Authors: Chenggui Sun and Li Bin Song
- Abstract要約: 本稿では,製品を再同定する手法と改良されたニューラルワークを提案する。
VGG16やAlexNetといった特徴抽出ニューラルネットワークと,イメージ検索エンジンのVearchを組み合わせたものだ。
私たちがこれまで開発したデータセットは、水筒のデータセットで、18種類の水筒の400枚の画像で構成されています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.066048003460524
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we introduce a method and present an improved neural work to
perform product re-identification, which is an essential core function of a
fully automated product defect detection system. Our method is based on feature
distance. It is the combination of feature extraction neural networks, such as
VGG16, AlexNet, with an image search engine - Vearch. The dataset that we used
to develop product re-identification systems is a water-bottle dataset that
consists of 400 images of 18 types of water bottles. This is a small dataset,
which was the biggest challenge of our work. However, the combination of neural
networks with Vearch shows potential to tackle the product re-identification
problems. Especially, our new neural network - AlphaAlexNet that a neural
network was improved based on AlexNet could improve the production
identification accuracy by four percent. This indicates that an ideal
production identification accuracy could be achieved when efficient feature
extraction methods could be introduced and redesigned for image feature
extractions of nearly identical products. In order to solve the biggest
challenges caused by the small size of the dataset and the difficult nature of
identifying productions that have little differences from each other. In our
future work, we propose a new roadmap to tackle nearly-identical production
identifications: to introduce or develop new algorithms that need very few
images to train themselves.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,完全自動製品欠陥検出システムの基本機能である製品再同定を行うための手法と改良されたニューラルワークを提案する。
我々の手法は特徴距離に基づいている。
これは、vgg16、alexnetのような特徴抽出ニューラルネットワークと、画像検索エンジンであるvearchとの組み合わせである。
製品再識別システムの開発に使用したデータセットは,18種類の水のボトルの400画像からなる水ボトルデータセットである。
これは小さなデータセットで、私たちの仕事で最大の課題でした。
しかし、ニューラルネットワークとvearchの組み合わせは、製品の再識別問題に取り組む可能性を示しています。
特に、新しいニューラルネットワークであるAlphaAlexNetでは、AlexNetに基づくニューラルネットワークの改善により、生産の識別精度が4%向上する可能性がある。
これは、ほぼ同一製品の画像特徴抽出のために効率的な特徴抽出手法を導入して再設計できる場合に、理想的な生産識別精度が得られることを示している。
データセットの小さなサイズと、互いにほとんど違いのないプロダクションを特定することの難しい性質によって引き起こされる最大の課題を解決する。
今後の作業では、ほぼ同一のプロダクション識別に取り組むための新しいロードマップを提案しています。
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