論文の概要: Deep Learning based pipeline for anomaly detection and quality enhancement in industrial binder jetting processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10178v2
• Date: Fri, 23 Sep 2022 16:07:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 10:45:18.150486
• Title: Deep Learning based pipeline for anomaly detection and quality enhancement in industrial binder jetting processes
• Title（参考訳）: 工業用バインダー噴射過程における異常検出と品質向上のための深層学習型パイプライン
• Authors: Alexander Zeiser, Bas van Stein, Thomas B\"ack
• Abstract要約: 異常検出は、通常の値空間とは異なる異常状態、インスタンス、あるいはデータポイントを検出する方法を記述する。 本稿では,産業生産における人工知能へのデータ中心のアプローチに寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Anomaly detection describes methods of finding abnormal states, instances or data points that differ from a normal value space. Industrial processes are a domain where predicitve models are needed for finding anomalous data instances for quality enhancement. A main challenge, however, is absence of labels in this environment. This paper contributes to a data-centric way of approaching artificial intelligence in industrial production. With a use case from additive manufacturing for automotive components we present a deep-learning-based image processing pipeline. Additionally, we integrate the concept of domain randomisation and synthetic data in the loop that shows promising results for bridging advances in deep learning and its application to real-world, industrial production processes.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は、通常の値空間とは異なる異常状態、インスタンス、データポイントを検出する方法を記述する。 産業プロセスは、品質向上のために異常なデータインスタンスを見つけるために述語モデルを必要とする領域である。 しかし、この環境ではラベルがないことが大きな課題である。 本稿では,産業生産における人工知能へのデータ中心のアプローチに寄与する。 自動車部品用添加物製造のユースケースでは,ディープラーニングに基づく画像処理パイプラインを提案する。 さらに,このループにドメインランダム化と合成データの概念を組み込んで,深層学習の進歩を橋渡しする有望な結果と実世界の産業生産プロセスへの応用を示す。

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