論文の概要: Semi-Siamese Network for Robust Change Detection Across Different
Domains with Applications to 3D Printing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08583v1
- Date: Fri, 16 Dec 2022 17:02:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-19 15:39:19.973446
- Title: Semi-Siamese Network for Robust Change Detection Across Different
Domains with Applications to 3D Printing
- Title（参考訳）: 異なる領域間のロバスト変化検出のためのセミ・シームズネットワークと3次元印刷への応用
- Authors: Yushuo Niu, Ethan Chadwick, Anson W. K. Ma, Qian Yang
- Abstract要約: コンピュータビジョンに基づくプロセス監視の既存の方法は、通常、特定のカメラ視点や照明状況下でのみうまく機能する。
本研究では,新しいセミ・シームズ深層学習モデルを用いて,自動欠陥検出問題にアプローチする。
欠陥ローカライゼーションの予測は標準のMacBookProを使って1層あたり2.75秒で行われた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.176767333354636
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automatic defect detection for 3D printing processes, which shares many
characteristics with change detection problems, is a vital step for quality
control of 3D printed products. However, there are some critical challenges in
the current state of practice. First, existing methods for computer
vision-based process monitoring typically work well only under specific camera
viewpoints and lighting situations, requiring expensive pre-processing,
alignment, and camera setups. Second, many defect detection techniques are
specific to pre-defined defect patterns and/or print schematics. In this work,
we approach the automatic defect detection problem differently using a novel
Semi-Siamese deep learning model that directly compares a reference schematic
of the desired print and a camera image of the achieved print. The model then
solves an image segmentation problem, identifying the locations of defects with
respect to the reference frame. Unlike most change detection problems, our
model is specially developed to handle images coming from different domains and
is robust against perturbations in the imaging setup such as camera angle and
illumination. Defect localization predictions were made in 2.75 seconds per
layer using a standard MacBookPro, which is comparable to the typical tens of
seconds or less for printing a single layer on an inkjet-based 3D printer,
while achieving an F1-score of more than 0.9.
- Abstract（参考訳）: 変化検出問題と多くの特性を共有できる3dプリントプロセスの欠陥自動検出は、3dプリント製品の品質管理にとって重要なステップである。
しかし、現在の状況にはいくつかの重大な課題がある。
まず、コンピュータビジョンに基づくプロセス監視の既存の方法は、通常、特定のカメラ視点や照明状況下でのみうまく機能し、高価な前処理、アライメント、カメラの設定を必要とする。
第2に、多くの欠陥検出技術は、予め定義された欠陥パターンやプリントスキーマに特化している。
本研究では,所望のプリントの参照図式と達成したプリントのカメラ画像とを直接比較する,新たなセミシャム深層学習モデルを用いて,自動欠陥検出問題に異なるアプローチを行う。
次に、モデルが画像分割問題を解決し、参照フレームに関する欠陥の位置を特定する。
多くの変化検出問題とは異なり、このモデルは異なる領域からの画像を扱うために特別に開発されており、カメラアングルや照明などの撮像装置の摂動に対して堅牢である。
欠陥ローカライゼーション予測は、標準のMacBookProを使って1層あたり2.75秒で行われ、これはインクジェットベースの3Dプリンターで1層を印刷するのに数十秒以下と同等であり、F1スコアは0.9以上である。
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