論文の概要: A Feature Memory Rearrangement Network for Visual Inspection of Textured Surface Defects Toward Edge Intelligent Manufacturing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10830v1
• Date: Wed, 22 Jun 2022 04:05:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-23 14:09:39.271591
• Title: A Feature Memory Rearrangement Network for Visual Inspection of Textured Surface Defects Toward Edge Intelligent Manufacturing
• Title（参考訳）: エッジインテリジェント製造に向けたテクスチャ表面欠陥の視覚検査のための特徴記憶再構成ネットワーク
• Authors: Haiming Yao, Wenyong Yu, Xue Wang
• Abstract要約: 本稿では,様々なテクスチャ欠陥を同時に検出するための,教師なし機能メモリ再構成ネットワーク(FMR-Net)を提案する。 人工的な人工的な欠陥を用いて、モデルが異常を認識できるようにし、従来の知恵は欠陥のないサンプルにのみ依存する。 FMR-Netは最先端の検査精度を示し、エッジコンピューティング対応のスマート産業で大きな可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.33060257697635
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in the industrial inspection of textured surfaces-in the form of visual inspection-have made such inspections possible for efficient, flexible manufacturing systems. We propose an unsupervised feature memory rearrangement network (FMR-Net) to accurately detect various textural defects simultaneously. Consistent with mainstream methods, we adopt the idea of background reconstruction; however, we innovatively utilize artificial synthetic defects to enable the model to recognize anomalies, while traditional wisdom relies only on defect-free samples. First, we employ an encoding module to obtain multiscale features of the textured surface. Subsequently, a contrastive-learning-based memory feature module (CMFM) is proposed to obtain discriminative representations and construct a normal feature memory bank in the latent space, which can be employed as a substitute for defects and fast anomaly scores at the patch level. Next, a novel global feature rearrangement module (GFRM) is proposed to further suppress the reconstruction of residual defects. Finally, a decoding module utilizes the restored features to reconstruct the normal texture background. In addition, to improve inspection performance, a two-phase training strategy is utilized for accurate defect restoration refinement, and we exploit a multimodal inspection method to achieve noise-robust defect localization. We verify our method through extensive experiments and test its practical deployment in collaborative edge--cloud intelligent manufacturing scenarios by means of a multilevel detection method, demonstrating that FMR-Net exhibits state-of-the-art inspection accuracy and shows great potential for use in edge-computing-enabled smart industries.
• Abstract（参考訳）: 近年のテクスチャ表面の産業検査の進歩は、視覚検査という形で、効率的なフレキシブルな製造システムの実現を可能にした。 本稿では,様々なテクスチャ欠陥を同時に検出するための,教師なし機能メモリ再構成ネットワーク(FMR-Net)を提案する。 しかし,従来の知恵は欠陥のないサンプルにのみ依存するのに対し,本研究では,人工的な人工的な欠陥を利用して異常を認識できるようにする。 まず, テクスチャ面のマルチスケール特徴を得るために, 符号化モジュールを用いる。 その後、対比学習に基づくメモリ特徴モジュール(cmfm)が提案され、識別表現を得て、潜在空間に通常の特徴記憶バンクを構築し、パッチレベルでの欠陥や高速な異常スコアの代用として使用できる。 次に, 残差欠陥の再構築をさらに抑制するために, 新たなglobal feature rerangement module (gfrm) を提案する。 最後に、復号モジュールは復元された特徴を利用して通常のテクスチャ背景を再構築する。 さらに, 検査性能を向上させるため, 2段階のトレーニング戦略を高精度な欠陥修復に利用し, マルチモーダル検査手法を用いてノイズロスト欠陥の局所化を実現する。 本稿では,多段階検出手法を用いて,エッジ・クラウド・インテリジェント・マニュファクチャリング・シナリオにおける本手法の実用的展開を検証し,fmr-netが最先端の検査精度を示し,エッジ・コンピューティング対応スマート産業での利用の可能性を示すことを示す。

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