論文の概要: Autoencoder-Based Visual Anomaly Localization for Manufacturing Quality
Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06884v2
- Date: Fri, 3 Nov 2023 12:59:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-06 17:15:58.282999
- Title: Autoencoder-Based Visual Anomaly Localization for Manufacturing Quality
Control
- Title（参考訳）: 製造品質管理のためのオートエンコーダによる視覚異常位置決め
- Authors: Devang Mehta and Noah Klarmann
- Abstract要約: 本稿では,教師なしクラス選択による欠陥ローカライズオートエンコーダを提案する。
選択された欠陥のクラスは、人工的な欠陥をシミュレートするために天然の野生のテクスチャで強化される。
提案手法は, 家具用メラミン面板における品質欠陥の高精度かつ高精度な位置決めを行うことで, 有望な結果を示すものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Manufacturing industries require efficient and voluminous production of
high-quality finished goods. In the context of Industry 4.0, visual anomaly
detection poses an optimistic solution for automatically controlled product
quality with high precision. In general, automation based on computer vision is
a promising solution to prevent bottlenecks at the product quality checkpoint.
We considered recent advancements in machine learning to improve visual defect
localization, but challenges persist in obtaining a balanced feature set and
database of the wide variety of defects occurring in the production line.
Hence, this paper proposes a defect localizing autoencoder with unsupervised
class selection by clustering with k-means the features extracted from a
pre-trained VGG16 network. Moreover, the selected classes of defects are
augmented with natural wild textures to simulate artificial defects. The study
demonstrates the effectiveness of the defect localizing autoencoder with
unsupervised class selection for improving defect detection in manufacturing
industries. The proposed methodology shows promising results with precise and
accurate localization of quality defects on melamine-faced boards for the
furniture industry. Incorporating artificial defects into the training data
shows significant potential for practical implementation in real-world quality
control scenarios.
- Abstract（参考訳）: 製造業は高品質の完成品を効率よく生産する必要がある。
産業4.0の文脈では、視覚異常検出は、高精度で自動制御された製品品質に対する楽観的な解決策をもたらす。
一般的に、コンピュータビジョンに基づく自動化は、製品の品質チェックポイントのボトルネックを防止するための有望なソリューションである。
視覚的欠陥の局所化を改善するために機械学習の最近の進歩を検討したが、生産ラインで発生する多種多様な欠陥のバランスのとれた特徴セットとデータベースを得る際の課題が続いている。
そこで本稿では,事前学習したVGG16ネットワークから抽出した特徴をk平均でクラスタリングすることで,教師なしクラス選択による欠陥ローカライズオートエンコーダを提案する。
さらに, 人工的な欠陥をシミュレートするために, 天然の野生のテクスチャを付加する。
本研究は, 製造産業における欠陥検出を改善するための教師なしクラス選択による欠陥局所化オートエンコーダの有効性を示す。
提案手法は,家具産業用メラミン板の品質欠陥を高精度かつ高精度に同定する有望な結果を示す。
トレーニングデータに人工的な欠陥を組み込むことは、実世界の品質管理シナリオにおける実用的な実装の可能性を示している。
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