論文の概要: A Lightweight Reconstruction Network for Surface Defect Inspection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12878v1
- Date: Sun, 25 Dec 2022 08:59:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-27 13:58:14.185311
- Title: A Lightweight Reconstruction Network for Surface Defect Inspection
- Title（参考訳）: 表面欠陥検査のための軽量再構成ネットワーク
- Authors: Chao Hu, Jian Yao, Weijie Wu, Weibin Qiu and Liqiang Zhu
- Abstract要約: 本稿では,再構成ネットワークに基づく教師なし欠陥検出アルゴリズムを提案する。
再構成ネットワークは、軽量な構造を持つ完全畳み込みオートエンコーダによって設計されている。
その結果,再構成ネットワークの非教師なし欠陥検出アルゴリズムは強い堅牢性と精度を有することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6823636353870954
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Currently, most deep learning methods cannot solve the problem of scarcity of
industrial product defect samples and significant differences in
characteristics. This paper proposes an unsupervised defect detection algorithm
based on a reconstruction network, which is realized using only a large number
of easily obtained defect-free sample data. The network includes two parts:
image reconstruction and surface defect area detection. The reconstruction
network is designed through a fully convolutional autoencoder with a
lightweight structure. Only a small number of normal samples are used for
training so that the reconstruction network can be A defect-free reconstructed
image is generated. A function combining structural loss and $\mathit{L}1$ loss
is proposed as the loss function of the reconstruction network to solve the
problem of poor detection of irregular texture surface defects. Further, the
residual of the reconstructed image and the image to be tested is used as the
possible region of the defect, and conventional image operations can realize
the location of the fault. The unsupervised defect detection algorithm of the
proposed reconstruction network is used on multiple defect image sample sets.
Compared with other similar algorithms, the results show that the unsupervised
defect detection algorithm of the reconstructed network has strong robustness
and accuracy.
- Abstract（参考訳）: 現在、ほとんどの深層学習法は、工業製品欠陥サンプルの不足と特徴の顕著な相違を解決できない。
本稿では,再構成ネットワークに基づく非教師付き欠陥検出アルゴリズムを提案する。
ネットワークは画像再構成と表面欠陥領域検出の2つの部分を含む。
再構成ネットワークは軽量な構造を持つ完全畳み込みオートエンコーダによって設計されている。
復元ネットワークを欠陥のない再構成画像として生成できるように、トレーニングに使用するのはごく少数の正規サンプルのみである。
再構成ネットワークの損失関数として構造損失と$\mathit{L}1$損失を組み合わせた関数を提案する。
さらに、この欠陥の可能な領域として再構成画像と検査対象画像の残欠が使用され、従来の画像操作で断層の位置が分かる。
再構成ネットワークの非教師付き欠陥検出アルゴリズムは、複数の欠陥画像サンプルセットに使用される。
他の類似アルゴリズムと比較すると、再構成されたネットワークの教師なし欠陥検出アルゴリズムは強い堅牢性と正確性を示す。
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