論文の概要: Machine vision for vial positioning detection toward the safe automation
of material synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07272v1
- Date: Wed, 15 Jun 2022 03:19:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-16 13:24:17.789367
- Title: Machine vision for vial positioning detection toward the safe automation
of material synthesis
- Title（参考訳）: 材料合成の安全な自動化に向けたバイアル位置検出のための機械ビジョン
- Authors: Leslie Ching Ow Tiong, Hyuk Jun Yoo, Na Yeon Kim, Kwan-Young Lee, Sang
Soo Han, Donghun Kim
- Abstract要約: 本稿では,新しい深層学習(DL)型物体検出器DenseSSDについて報告する。
DenseSSDは、空と溶液を充填したバイアルを含む複雑なデータセットに基づいて、平均平均精度(mAP)を95%以上達成した。
本研究は,DenseSSDが自動材料合成環境の安全性向上に有効であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4893345190925178
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Although robot-based automation in chemistry laboratories can accelerate the
material development process, surveillance-free environments may lead to
dangerous accidents primarily due to machine control errors. Object detection
techniques can play vital roles in addressing these safety issues; however,
state-of-the-art detectors, including single-shot detector (SSD) models, suffer
from insufficient accuracy in environments involving complex and noisy scenes.
With the aim of improving safety in a surveillance-free laboratory, we report a
novel deep learning (DL)-based object detector, namely, DenseSSD. For the
foremost and frequent problem of detecting vial positions, DenseSSD achieved a
mean average precision (mAP) over 95% based on a complex dataset involving both
empty and solution-filled vials, greatly exceeding those of conventional
detectors; such high precision is critical to minimizing failure-induced
accidents. Additionally, DenseSSD was observed to be highly insensitive to the
environmental changes, maintaining its high precision under the variations of
solution colors or testing view angles. The robustness of DenseSSD would allow
the utilized equipment settings to be more flexible. This work demonstrates
that DenseSSD is useful for enhancing safety in an automated material synthesis
environment, and it can be extended to various applications where high
detection accuracy and speed are both needed.
- Abstract（参考訳）: 化学実験室におけるロボットによる自動化は材料開発プロセスを加速させるが、監視のない環境は、主に機械制御ミスによる危険な事故を引き起こす可能性がある。
物体検出技術は、これらの安全問題に対処する上で重要な役割を担っているが、単一ショット検出器(SSD)モデルを含む最先端の検出器は、複雑でノイズの多いシーンを含む環境において、不十分な精度に悩まされている。
監視のない実験室における安全性向上を目的として,新しい深層学習(dl)ベースの物体検出器,すなわち密度分布を報告した。
vial位置を検出するための最重要かつ頻繁な問題として、dungssdは、空と溶液で満たされたvialの両方を含む複雑なデータセットに基づいて、95%以上の平均精度(map)を達成した。
さらに, 密度ssdは環境変化に対して高い感受性を示し, 溶液色の変化や視角の試験においても高い精度を維持した。
DenseSSDの堅牢性により、使用済みの機器設定をより柔軟にすることができる。
この研究は、DenseSSDが自動材料合成環境の安全性を高めるのに有用であることを示し、高い検出精度と速度を必要とする様々なアプリケーションに拡張できることを示した。
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