論文の概要: Surface Defect Detection and Evaluation for Marine Vessels using Multi-Stage Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09580v1
• Date: Thu, 17 Mar 2022 19:48:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-21 13:33:03.098157
• Title: Surface Defect Detection and Evaluation for Marine Vessels using Multi-Stage Deep Learning
• Title（参考訳）: 多段階深層学習による船舶の表面欠陥検出と評価
• Authors: Li Yu, Kareem Metwaly, James Z. Wang, Vishal Monga
• Abstract要約: 現在、国際的な基準と自身の経験を用いて、適格な検査官が手動で評価を行っている。 本報告では, 血管表面の腐食, 汚濁, 剥離率を, 通常の写真から検出し, 評価するための, 深層学習に基づくパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.73960974449683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting and evaluating surface coating defects is important for marine vessel maintenance. Currently, the assessment is carried out manually by qualified inspectors using international standards and their own experience. Automating the processes is highly challenging because of the high level of variation in vessel type, paint surface, coatings, lighting condition, weather condition, paint colors, areas of the vessel, and time in service. We present a novel deep learning-based pipeline to detect and evaluate the percentage of corrosion, fouling, and delamination on the vessel surface from normal photographs. We propose a multi-stage image processing framework, including ship section segmentation, defect segmentation, and defect classification, to automatically recognize different types of defects and measure the coverage percentage on the ship surface. Experimental results demonstrate that our proposed pipeline can objectively perform a similar assessment as a qualified inspector.
• Abstract（参考訳）: 船舶の維持には表面塗膜欠陥の検出と評価が重要である。 現在、国際基準と自身の経験を用いて、適格検査官が手動で評価を行っている。 船舶の種類、塗装面、塗装条件、照明条件、気象条件、塗装色、船舶の面積、運用時間などの変化が大きいため、プロセスの自動化は非常に困難である。 本報告では, 血管表面の腐食, 汚濁, 剥離率を正常写真から検出し, 評価するための, 深層学習に基づくパイプラインを提案する。 そこで本研究では, 船舶の断面分割, 欠陥分割, 欠陥分類を含む多段階画像処理フレームワークを提案し, 異なる種類の欠陥を自動的に認識し, 船舶表面の被覆率を測定する。 実験の結果,提案するパイプラインは,有資格検査器と同等の評価を客観的に行うことができることがわかった。

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