論文の概要: Diamond Abrasive Electroplated Surface Anomaly Detection using
Convolutional Neural Networks for Industrial Quality Inspection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11122v1
- Date: Sun, 11 Dec 2022 20:14:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-25 03:01:18.265476
- Title: Diamond Abrasive Electroplated Surface Anomaly Detection using
Convolutional Neural Networks for Industrial Quality Inspection
- Title（参考訳）: 産業品質検査のための畳み込みニューラルネットワークを用いたダイヤモンド研磨面異常検出
- Authors: Parviz Ali
- Abstract要約: 我々は、生産ラインで畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを用いて、電気めっき部品の異常を検出する。
本モデルでは, 異常部位の99%以上を同定した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Electroplated diamond abrasive tools require nickel coating on a metal
surface for abrasive bonding and part functionality. The electroplated
nickel-coated abrasive tool is expected to have a high-quality part performance
by having a nickel coating thickness of between 50% to 60% of the abrasive
median diameter, uniformity of the nickel layer, abrasive distribution over the
electroplated surface, and bright gloss. Electroplating parameters are set
accordingly for this purpose. Industrial quality inspection for defects of
these abrasive electroplated parts with optical inspection instruments is
extremely challenging due to the diamond's light refraction, dispersion nature,
and reflective bright nickel surface. The difficulty posed by this challenge
requires parts to be quality inspected manually with an eye loupe that is
subjective and costly. In this study, we use a Convolutional Neural Network
(CNN) model in the production line to detect abrasive electroplated part
anomalies allowing us to fix or eliminate those parts or elements that are in
bad condition from the production chain and ultimately reduce manual quality
inspection cost. We used 744 samples to train our model. Our model successfully
identified over 99% of the parts with an anomaly. Keywords: Artificial
Intelligence, Anomaly Detection, Industrial Quality Inspection, Electroplating,
Diamond Abrasive Tool
- Abstract（参考訳）: 電気めっきダイヤモンド研磨工具は、研磨接合および部品機能のために金属表面にニッケルコーティングを必要とする。
ニッケル被覆厚が中径の50%〜60%であり、ニッケル層の均一性、電気めっき面上の研磨分布、明るい光沢を有することを特徴とする電気めっきニッケル被覆研磨工具は、高品質な部品性能を有することが期待される。
この目的に応じて電気めっきパラメータを設定する。
ダイヤモンドの光屈折率, 分散特性, 反射性ニッケル表面が原因で, 光学検査装置によるこれらの摩耗電析部品の欠陥の工業的品質検査は極めて困難である。
この課題によって生じる困難さは、主観的でコストがかかる目管で手動で品質検査を行う必要がある。
本研究では, 製造ラインにおける畳み込みニューラルネットワーク(cnn)モデルを用いて, 製造チェーンから異常な状態にある部品や要素を修正・除去し, 最終的には手作業による品質検査コストを削減できる, 研磨電気めっき部品異常を検出する。
モデルのトレーニングには744のサンプルを使用しました。
我々のモデルは異常のある部分の99%以上を特定できた。
キーワード:人工知能、異常検出、工業品質検査、電気めっき、ダイヤモンド磨耗ツール
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