論文の概要: SSGD: A smartphone screen glass dataset for defect detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06673v1
• Date: Sun, 12 Mar 2023 14:26:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 17:25:10.951437
• Title: SSGD: A smartphone screen glass dataset for defect detection
• Title（参考訳）: SSGD:欠陥検出のためのスマートフォン画面ガラスデータセット
• Authors: Haonan Han, Rui Yang, Shuyan Li, Runze Hu and Xiu Li
• Abstract要約: 本稿では,7種類の欠陥を含む専用タッチスクリーンガラス欠陥データセットを提案する。 提案したデータセット上で,CNNおよびTransformerベースのオブジェクト検出フレームワークをベンチマークし,高解像度画像における欠陥検出の課題を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.447603883541856
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interactive devices with touch screen have become commonly used in various aspects of daily life, which raises the demand for high production quality of touch screen glass. While it is desirable to develop effective defect detection technologies to optimize the automatic touch screen production lines, the development of these technologies suffers from the lack of publicly available datasets. To address this issue, we in this paper propose a dedicated touch screen glass defect dataset which includes seven types of defects and consists of 2504 images captured in various scenarios.All data are captured with professional acquisition equipment on the fixed workstation. Additionally, we benchmark the CNN- and Transformer-based object detection frameworks on the proposed dataset to demonstrate the challenges of defect detection on high-resolution images. Dataset and related code will be available at https://github.com/Yangr116/SSGDataset.
• Abstract（参考訳）: タッチスクリーンを用いたインタラクティブデバイスは、日常の様々な面において一般的に使われており、タッチスクリーンガラスの高品質な製造需要が高まっている。 タッチスクリーンの自動生産ラインを最適化する効果的な欠陥検出技術を開発することが望ましいが、これらの技術の開発は、一般公開されたデータセットの欠如に苦しむ。 そこで本稿では,様々なシナリオで撮影された2504枚の画像からなる7種類の欠陥を含む専用タッチスクリーンガラス欠陥データセットを提案する。 さらに,提案するデータセット上でcnnおよびtransformerに基づく物体検出フレームワークをベンチマークし,高解像度画像における欠陥検出の課題を実証する。 Datasetとその関連コードはhttps://github.com/Yangr116/SSGDataset.comから入手できる。

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