論文の概要: FABLE : Fabric Anomaly Detection Automation Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10089v1
• Date: Fri, 16 Jun 2023 13:35:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 00:25:12.332345
• Title: FABLE : Fabric Anomaly Detection Automation Process
• Title（参考訳）: FABLE : ファブリック異常検出自動化プロセス
• Authors: Simon Thomine, Hichem Snoussi and Mahmoud Soua
• Abstract要約: 産業における教師なしの異常は、ハイパフォーマンスな産業自動化プロセスのための話題と足掛かりとなっている。 本稿では,工業布地質欠陥検出のための特異性学習プロセスによる自動化プロセスを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.243356707599485
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unsupervised anomaly in industry has been a concerning topic and a stepping stone for high performance industrial automation process. The vast majority of industry-oriented methods focus on learning from good samples to detect anomaly notwithstanding some specific industrial scenario requiring even less specific training and therefore a generalization for anomaly detection. The obvious use case is the fabric anomaly detection, where we have to deal with a really wide range of colors and types of textile and a stoppage of the production line for training could not be considered. In this paper, we propose an automation process for industrial fabric texture defect detection with a specificity-learning process during the domain-generalized anomaly detection. Combining the ability to generalize and the learning process offer a fast and precise anomaly detection and segmentation. The main contributions of this paper are the following: A domain-generalization texture anomaly detection method achieving the state-of-the-art performances, a fast specific training on good samples extracted by the proposed method, a self-evaluation method based on custom defect creation and an automatic detection of already seen fabric to prevent re-training.
• Abstract（参考訳）: 産業における教師なしの異常は、ハイパフォーマンスな産業自動化プロセスのトピックとステップストーンである。 業界指向の手法の大半は、特定の工業シナリオがより少ない訓練を必要とするにもかかわらず、良いサンプルから学習して異常を検出することに焦点を当てている。 明らかなユースケースは布の異常検出であり、非常に幅広い色や種類の織物を扱う必要があり、訓練のための生産ラインの停止は考慮されなかった。 本稿では,ドメイン一般化異常検出における特異性学習による産業布地質欠陥検出の自動化プロセスを提案する。 一般化する能力と学習プロセスを組み合わせることで、迅速かつ正確な異常検出とセグメント化が可能になる。 本研究の主な貢献は, 最先端性能を実現するためのドメイン一般化テクスチャ異常検出法, 提案手法によって抽出された優れたサンプルに対する高速な特定訓練, カスタム欠陥生成に基づく自己評価法, 既に見られる布地の自動検出による再学習の防止である。

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