論文の概要: Real-Time Damage Detection in Fiber Lifting Ropes Using Lightweight Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11947v2
• Date: Thu, 19 Dec 2024 15:13:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:28:07.869025
• Title: Real-Time Damage Detection in Fiber Lifting Ropes Using Lightweight Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 軽量畳み込みニューラルネットワークを用いた繊維リフティングロープのリアルタイム損傷検出
• Authors: Tuomas Jalonen, Mohammad Al-Sa'd, Roope Mellanen, Serkan Kiranyaz, Moncef Gabbouj,
• Abstract要約: 軽量畳み込みニューラルネットワークを用いた合成繊維ロープ画像の損傷検出システム ケネクラネスの専門家は、ロープの状態に応じて収集した画像に注釈を付け、正常または損傷を与えた。 モデルは96.5%の精度、94.8%の精度、98.3%のリコール、96.5%のF1スコア、99.3%のAUCで他の類似の手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.553374494874374
• License:
• Abstract: The health and safety hazards posed by worn crane lifting ropes mandate periodic inspection for damage. This task is time-consuming, prone to human error, halts operation, and may result in the premature disposal of ropes. Therefore, we propose using efficient deep learning and computer vision methods to automate the process of detecting damaged ropes. Specifically, we present a vision-based system for detecting damage in synthetic fiber rope images using lightweight convolutional neural networks. We develop a camera-based apparatus to photograph the lifting rope's surface, while in operation, and capture the progressive wear-and-tear as well as the more significant degradation in the rope's health state. Experts from Konecranes annotate the collected images in accordance with the rope's condition; normal or damaged. Then, we pre-process the images, systematically design a deep learning model, evaluate its detection and prediction performance, analyze its computational complexity, and compare it with various other models. Experimental results show the proposed model outperforms other similar techniques with 96.5% accuracy, 94.8% precision, 98.3% recall, 96.5% F1-score, and 99.3% AUC. Besides, they demonstrate the model's real-time operation, low memory footprint, robustness to various environmental and operational conditions, and adequacy for deployment in industrial applications such as lifting, mooring, towing, climbing, and sailing.
• Abstract（参考訳）: クレーンの吊り上げロープによる健康と安全の危険は、損傷の定期的な検査を義務付ける。 この作業は時間がかかり、ヒューマンエラーを起こしやすいため、操作が停止し、ロープを早期に廃棄する可能性がある。 そこで本研究では,損傷したロープを検出するプロセスを自動化するために,効率的な深層学習とコンピュータビジョン手法を提案する。 具体的には,軽量畳み込みニューラルネットワークを用いた合成繊維ロープ画像の損傷検出システムを提案する。 本研究では, 昇降ロープの表面を撮影し, プログレッシブ・アンド・テアを捉え, ロープの健康状態が悪化する様子を撮影するカメラ・ベースの装置を開発した。 ケネクラネスの専門家は、ロープの状態に応じて収集した画像に注釈を付け、正常または損傷を与えた。 そして、画像の事前処理を行い、ディープラーニングモデルを体系的に設計し、その検出と予測性能を評価し、その計算複雑性を分析し、他の様々なモデルと比較する。 実験の結果、提案されたモデルは96.5%の精度、94.8%の精度、98.3%のリコール、96.5%のF1スコア、99.3%のAUCで他の類似の手法よりも優れていた。 さらに、このモデルのリアルタイム動作、メモリフットプリントの低さ、様々な環境および運用条件に対する堅牢性、リフト、係留、曳航、登山、帆走といった産業用途への展開の適性も示している。

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