論文の概要: Ano-SuPs: Multi-size anomaly detection for manufactured products by
identifying suspected patches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11120v1
- Date: Wed, 20 Sep 2023 08:07:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-21 13:09:04.156995
- Title: Ano-SuPs: Multi-size anomaly detection for manufactured products by
identifying suspected patches
- Title(参考訳): ano-sups: 疑似パッチ同定による製造製品の多サイズ異常検出
- Authors: Hao Xu, Juan Du and Andi Wang
- Abstract要約: 画像背景と様々な異常パターンの複雑さは、既存の行列分解法に新たな課題をもたらす。
本稿では,疑わしいパッチを同定して異常を検出する2段階戦略異常検出手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.3953256340316385
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image-based systems have gained popularity owing to their capacity to provide
rich manufacturing status information, low implementation costs and high
acquisition rates. However, the complexity of the image background and various
anomaly patterns pose new challenges to existing matrix decomposition methods,
which are inadequate for modeling requirements. Moreover, the uncertainty of
the anomaly can cause anomaly contamination problems, making the designed model
and method highly susceptible to external disturbances. To address these
challenges, we propose a two-stage strategy anomaly detection method that
detects anomalies by identifying suspected patches (Ano-SuPs). Specifically, we
propose to detect the patches with anomalies by reconstructing the input image
twice: the first step is to obtain a set of normal patches by removing those
suspected patches, and the second step is to use those normal patches to refine
the identification of the patches with anomalies. To demonstrate its
effectiveness, we evaluate the proposed method systematically through
simulation experiments and case studies. We further identified the key
parameters and designed steps that impact the model's performance and
efficiency.
- Abstract(参考訳): 画像ベースのシステムは、製造状況の豊富な情報提供能力、実装コストの低減、高い取得率によって人気を博している。
しかし、画像背景と様々な異常パターンの複雑さは、モデリング要件に不適切な既存の行列分解法に新たな課題をもたらす。
さらに、異常の不確実性は異常汚染の原因となり、設計されたモデルと方法が外乱の影響を受けやすい。
そこで本研究では, 疑似パッチ(ano-sups)を同定して異常を検出する2段階戦略異常検出法を提案する。
具体的には、入力画像を2回再構成して異常パッチを検出することを提案する。第1ステップは、疑わしいパッチを除去して正常パッチの集合を取得することであり、第2ステップは、それらの正常パッチを使用して異常パッチの識別を洗練することである。
本手法の有効性を示すため,シミュレーション実験および事例研究を通じて提案手法を体系的に評価した。
モデルの性能と効率に影響を及ぼす重要なパラメータと設計ステップをさらに特定した。
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