Fugu-MT 論文翻訳(概要): Synthetic Defect Generation for Display Front-of-Screen Quality Inspection: A Survey

論文の概要: Synthetic Defect Generation for Display Front-of-Screen Quality Inspection: A Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03429v1
Date: Thu, 3 Mar 2022 20:56:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-12 05:49:34.208565
Title: Synthetic Defect Generation for Display Front-of-Screen Quality Inspection: A Survey
Title（参考訳）: ディスプレイ前面品質検査のための合成欠陥生成:サーベイ
Authors: Shancong Mou, Meng Cao, Zhendong Hong, Ping Huang, Jiulong Shan and Jianjun Shi
Abstract要約: 本稿では,FOSの品質検査タスクに応用可能な,最先端の合成データ生成手法と評価指標について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.867137814450217
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Display front-of-screen (FOS) quality inspection is essential for the mass production of displays in the manufacturing process. However, the severe imbalanced data, especially the limited number of defect samples, has been a long-standing problem that hinders the successful application of deep learning algorithms. Synthetic defect data generation can help address this issue. This paper reviews the state-of-the-art synthetic data generation methods and the evaluation metrics that can potentially be applied to display FOS quality inspection tasks.
Abstract（参考訳）: 製造工程におけるディスプレイの大量生産には,ディスプレイ前面(FOS)の品質検査が不可欠である。しかし、深刻な不均衡なデータ、特に限られた数の欠陥サンプルは、ディープラーニングアルゴリズムの応用を妨げている長期にわたる問題である。合成欠陥データ生成はこの問題を解決するのに役立ちます。本稿では,FOSの品質検査タスクに応用可能な,最先端の合成データ生成手法と評価指標について述べる。

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