論文の概要: Anomaly Detection in Automated Fibre Placement: Learning with Data Limitations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07893v2
• Date: Tue, 15 Aug 2023 02:21:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-16 16:07:39.201278
• Title: Anomaly Detection in Automated Fibre Placement: Learning with Data Limitations
• Title（参考訳）: 自動繊維配置における異常検出:データ制限による学習
• Authors: Assef Ghamisi, Todd Charter, Li Ji, Maxime Rivard, Gil Lund, Homayoun Najjaran
• Abstract要約: 自動繊維配置における欠陥検出と局所化のための包括的枠組みを提案する。 我々のアプローチは教師なしのディープラーニングと古典的なコンピュータビジョンアルゴリズムを組み合わせる。 様々な表面の問題を効率よく検出し、訓練のために複合部品のイメージを少なくする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.103778949672542
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conventional defect detection systems in Automated Fibre Placement (AFP) typically rely on end-to-end supervised learning, necessitating a substantial number of labelled defective samples for effective training. However, the scarcity of such labelled data poses a challenge. To overcome this limitation, we present a comprehensive framework for defect detection and localization in Automated Fibre Placement. Our approach combines unsupervised deep learning and classical computer vision algorithms, eliminating the need for labelled data or manufacturing defect samples. It efficiently detects various surface issues while requiring fewer images of composite parts for training. Our framework employs an innovative sample extraction method leveraging AFP's inherent symmetry to expand the dataset. By inputting a depth map of the fibre layup surface, we extract local samples aligned with each composite strip (tow). These samples are processed through an autoencoder, trained on normal samples for precise reconstructions, highlighting anomalies through reconstruction errors. Aggregated values form an anomaly map for insightful visualization. The framework employs blob detection on this map to locate manufacturing defects. The experimental findings reveal that despite training the autoencoder with a limited number of images, our proposed method exhibits satisfactory detection accuracy and accurately identifies defect locations. Our framework demonstrates comparable performance to existing methods, while also offering the advantage of detecting all types of anomalies without relying on an extensive labelled dataset of defects.
• Abstract（参考訳）: 自動繊維配置(AFP)における従来の欠陥検出システムは、通常はエンドツーエンドの教師付き学習に依存しており、効果的なトレーニングのためにかなりの数のラベル付き欠陥サンプルを必要とする。 しかし、そのようなラベル付きデータの不足は課題となる。 この制限を克服するため,自動繊維配置における欠陥検出と局所化のための包括的枠組みを提案する。 我々の手法は教師なしのディープラーニングと古典的なコンピュータビジョンアルゴリズムを組み合わせることで、ラベル付きデータや欠陥サンプルの製造の必要性を解消する。 トレーニングのために複合部品のイメージを少なくしながら、様々な表面課題を効率的に検出する。 本フレームワークは,AFP固有の対称性を活用してデータセットを拡張する,革新的なサンプル抽出手法である。 繊維レイアップ面の深度マップを入力し,各コンポジットストリップ(トウ)に整列した局所試料を抽出する。 これらのサンプルはオートエンコーダを通じて処理され、正常なサンプルに基づいて正確な再構成を行い、再構成エラーによって異常をハイライトする。 集約された値は、洞察力のある可視化のための異常マップを形成する。 このフレームワークは、このマップでブロブ検出を使用して、製造欠陥を見つける。 実験の結果,画像数が少ないオートエンコーダを訓練しても,良好な検出精度を示し,欠陥箇所を正確に同定できることがわかった。 我々のフレームワークは既存のメソッドに匹敵するパフォーマンスを示し、欠陥の広範なラベル付きデータセットに頼ることなく、あらゆるタイプの異常を検出する利点を提供します。

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