論文の概要: Convolutional neural networks and multi-threshold analysis for
contamination detection in the apparel industry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12720v1
- Date: Tue, 26 Jul 2022 08:21:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-27 12:47:47.589124
- Title: Convolutional neural networks and multi-threshold analysis for
contamination detection in the apparel industry
- Title（参考訳）: アパレル産業における畳み込みニューラルネットワークと汚染検出のためのマルチ閾値解析
- Authors: Marco Boresta, Tommaso Colombo, Alberto De Santis
- Abstract要約: この研究は、完成品の小さな部品が与える汚染を自動的に検出するものである。
検出器は実際の生産工場に配備された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Quality control of apparel items is mandatory in modern textile industry, as
consumer's awareness and expectations about the highest possible standard is
constantly increasing in favor of sustainable and ethical textile products.
Such a level of quality is achieved by checking the product throughout its life
cycle, from raw materials to boxed stock. Checks may include color shading
tests, fasteners fatigue tests, fabric weigh tests, contamination tests, etc.
This work deals specifically with the automatic detection of contaminations
given by small parts in the finished product such as raw material like little
stones and plastic bits or materials from the construction process, like a
whole needle or a clip. Identification is performed by a two-level processing
of X-ray images of the items: in the first, a multi-threshold analysis
recognizes the contaminations by gray level and shape attributes; the second
level consists of a deep learning classifier that has been trained to
distinguish between true positives and false positives. The automatic detector
was successfully deployed in an actual production plant, since the results
satisfy the technical specification of the process, namely a number of false
negatives smaller than 3% and a number of false positives smaller than 15%.
- Abstract（参考訳）: 現代の繊維産業ではアパレル品の品質管理が必須であり、消費者の最も高い基準に対する認識と期待が持続可能で倫理的な織物製品に傾き続けている。
このような品質のレベルは、原料から箱詰まで、ライフサイクルを通して製品をチェックすることで達成される。
チェックには、カラーシェーディングテスト、ファスナー疲労テスト、布重量テスト、汚染テストなどが含まれる。
この研究は、小さな石やプラスチックのビットなどの原料や、針やクリップなどの建設工程の材料など、完成品の小さな部品が与える汚染を自動的に検出するものである。
第1のマルチthreshold分析では、灰色レベルと形状属性による汚染を認識する。第2のレベルは、真正と偽陽性の区別を訓練されたディープラーニング分類器で構成される。
自動検出器は、3%未満の偽陰性数と15%未満の偽陽性数という、プロセスの技術的な仕様を満たすため、実際の製造工場でうまく展開された。
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