論文の概要: Recognition of Defective Mineral Wool Using Pruned ResNet Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00466v1
- Date: Tue, 1 Nov 2022 13:58:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-02 14:36:17.906307
- Title: Recognition of Defective Mineral Wool Using Pruned ResNet Models
- Title（参考訳）: Pruned ResNetモデルを用いた欠陥ミネラルウール認識
- Authors: Mehdi Rafiei, Dat Thanh Tran, Alexandros Iosifidis
- Abstract要約: 我々はミネラルウールのための視覚品質管理システムを開発した。
ウール標本のX線画像が収集され、欠陥および非欠陥サンプルのトレーニングセットが作成された。
我々は98%以上の精度のモデルを得たが、同社の現在の手順と比較すると、20%以上の欠陥製品を認識することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.24021148516319
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mineral wool production is a non-linear process that makes it hard to control
the final quality. Therefore, having a non-destructive method to analyze the
product quality and recognize defective products is critical. For this purpose,
we developed a visual quality control system for mineral wool. X-ray images of
wool specimens were collected to create a training set of defective and
non-defective samples. Afterward, we developed several recognition models based
on the ResNet architecture to find the most efficient model. In order to have a
light-weight and fast inference model for real-life applicability, two
structural pruning methods are applied to the classifiers. Considering the low
quantity of the dataset, cross-validation and augmentation methods are used
during the training. As a result, we obtained a model with more than 98%
accuracy, which in comparison to the current procedure used at the company, it
can recognize 20% more defective products.
- Abstract（参考訳）: ミネラルウールの生産は、最終品質の制御を困難にする非線形プロセスである。
したがって、製品品質を分析し、欠陥製品を認識する非破壊的な方法を持つことが重要である。
そこで我々は,ミネラルウールの視覚品質制御システムを開発した。
ウール標本のX線画像が収集され、欠陥および非欠陥サンプルのトレーニングセットが作成された。
その後、最も効率的なモデルを見つけるために、resnetアーキテクチャに基づく複数の認識モデルを開発した。
実寿命に適用可能な軽量かつ高速な推定モデルを構築するために, 2つの構造的刈り込み法を分類器に適用した。
データセットの少ない量を考慮すると、トレーニング中にクロスバリデーションと拡張メソッドが使用される。
その結果、98%以上の精度のモデルが得られたが、現在の手法と比較して20%以上の欠陥製品を認識することができた。
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