論文の概要: TFR: Texture Defect Detection with Fourier Transform using Normal Reconstructed Template of Simple Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04574v1
• Date: Mon, 10 Jul 2023 14:07:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 12:52:17.023438
• Title: TFR: Texture Defect Detection with Fourier Transform using Normal Reconstructed Template of Simple Autoencoder
• Title（参考訳）: TFR:単純なオートエンコーダの正規再構成テンプレートを用いたフーリエ変換によるテクスチャ欠陥検出
• Authors: Jongwook Si and Sungyoung Kim
• Abstract要約: 現実世界のテクスチャは欠陥の影響を受けやすいため、画質を低下させ、様々な問題を引き起こす可能性がある。 本研究では, 簡易オートエンコーダとフーリエ変換を用いてテクスチャ欠陥検出を行う。 提案手法は,テクスチャ欠陥の検出における有効性と精度を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Texture is an essential information in image representation, capturing patterns and structures. As a result, texture plays a crucial role in the manufacturing industry and is extensively studied in the fields of computer vision and pattern recognition. However, real-world textures are susceptible to defects, which can degrade image quality and cause various issues. Therefore, there is a need for accurate and effective methods to detect texture defects. In this study, a simple autoencoder and Fourier transform are employed for texture defect detection. The proposed method combines Fourier transform analysis with the reconstructed template obtained from the simple autoencoder. Fourier transform is a powerful tool for analyzing the frequency domain of images and signals. Moreover, since texture defects often exhibit characteristic changes in specific frequency ranges, analyzing the frequency domain enables effective defect detection. The proposed method demonstrates effectiveness and accuracy in detecting texture defects. Experimental results are presented to evaluate its performance and compare it with existing approaches.
• Abstract（参考訳）: テクスチャは画像表現において重要な情報であり、パターンや構造をキャプチャする。 その結果,テクスチャは製造業において重要な役割を担い,コンピュータビジョンやパターン認識の分野で広く研究されている。 しかし、実際のテクスチャは欠陥の影響を受けやすいため、画質が低下し、様々な問題を引き起こす可能性がある。 そのため,テクスチャ欠陥の検出には,正確かつ効果的な方法が必要である。 本研究では, 簡易オートエンコーダとフーリエ変換を用いてテクスチャ欠陥検出を行う。 提案手法は、フーリエ変換解析と簡単なオートエンコーダから得られた再構成テンプレートを組み合わせる。 フーリエ変換は、画像と信号の周波数領域を分析する強力なツールである。 また、テクスチャ欠陥はしばしば特定の周波数範囲で特性変化を示すため、周波数領域の解析は効果的な欠陥検出を可能にする。 本手法は,テクスチャ欠陥の検出の有効性と精度を示す。 実験結果は、その性能を評価し、既存のアプローチと比較するために提示される。

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