論文の概要: Defect Classification in Additive Manufacturing Using CNN-Based Vision Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07378v1
• Date: Fri, 14 Jul 2023 14:36:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-17 13:42:31.283471
• Title: Defect Classification in Additive Manufacturing Using CNN-Based Vision Processing
• Title（参考訳）: CNNに基づく視覚処理を用いた添加物製造における欠陥分類
• Authors: Xiao Liu and Alessandra Mileo and Alan F. Smeaton
• Abstract要約: 本稿では、まず、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、画像データセットの欠陥をAMから第2に正確に分類し、発達した分類モデルにアクティブラーニング技術を適用する。 これにより、トレーニングデータやトレーニングデータの生成に必要なデータのサイズを削減できる、ヒューマン・イン・ザ・ループ機構の構築が可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.72662577101988
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The development of computer vision and in-situ monitoring using visual sensors allows the collection of large datasets from the additive manufacturing (AM) process. Such datasets could be used with machine learning techniques to improve the quality of AM. This paper examines two scenarios: first, using convolutional neural networks (CNNs) to accurately classify defects in an image dataset from AM and second, applying active learning techniques to the developed classification model. This allows the construction of a human-in-the-loop mechanism to reduce the size of the data required to train and generate training data.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの開発と視覚センサを用いたその場監視により、添加性製造(AM)プロセスからの大規模なデータセットの収集が可能となる。 このようなデータセットは、機械学習技術を使ってAMの品質を向上させることができる。 本稿では、まず、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、画像データセットの欠陥をAMから第2に正確に分類し、発達した分類モデルにアクティブラーニング技術を適用する。 これにより、ヒューマン・イン・ザ・ループ機構の構築により、トレーニングデータのトレーニングと生成に必要なデータのサイズを削減できる。

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