論文の概要: Imagery Dataset for Condition Monitoring of Synthetic Fibre Ropes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17058v1
• Date: Fri, 29 Sep 2023 08:42:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 14:56:31.260547
• Title: Imagery Dataset for Condition Monitoring of Synthetic Fibre Ropes
• Title（参考訳）: 合成繊維ロープの条件モニタリングのための画像データセット
• Authors: Anju Rani, Daniel O. Arroyo, Petar Durdevic
• Abstract要約: このデータセットは、正常なSFRと欠陥のあるSFRの両方を表す合計6,942の生画像からなる。 データセットは、オブジェクトの検出、分類、セグメンテーションを含むコンピュータビジョンアプリケーションをサポートするリソースとして機能する。 このデータセットを生成する目的は、自動欠陥検出システムの開発を支援することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic visual inspection of synthetic fibre ropes (SFRs) is a challenging task in the field of offshore, wind turbine industries, etc. The presence of any defect in SFRs can compromise their structural integrity and pose significant safety risks. Due to the large size and weight of these ropes, it is often impractical to detach and inspect them frequently. Therefore, there is a critical need to develop efficient defect detection methods to assess their remaining useful life (RUL). To address this challenge, a comprehensive dataset has been generated, comprising a total of 6,942 raw images representing both normal and defective SFRs. The dataset encompasses a wide array of defect scenarios which may occur throughout their operational lifespan, including but not limited to placking defects, cut strands, chafings, compressions, core outs and normal. This dataset serves as a resource to support computer vision applications, including object detection, classification, and segmentation, aimed at detecting and analyzing defects in SFRs. The availability of this dataset will facilitate the development and evaluation of robust defect detection algorithms. The aim of generating this dataset is to assist in the development of automated defect detection systems that outperform traditional visual inspection methods, thereby paving the way for safer and more efficient utilization of SFRs across a wide range of applications.
• Abstract（参考訳）: 合成繊維ロープ(sfrs)の自動視覚検査は, 沖合, 風力タービンなどの分野において困難な課題である。 SFRに欠陥があることは、その構造的整合性を損なう可能性があり、重大な安全性のリスクを引き起こす。 これらのロープの大きさと重量のため、しばしば切り離して検査するのは実用的ではない。 そのため, 有効寿命(RUL)を評価するために, 効率的な欠陥検出手法を開発する必要がある。 この課題に対処するために、通常のSFRと欠陥のあるSFRの両方を表す合計6,942の生画像からなる包括的なデータセットが作成された。 データセットは、さまざまな障害シナリオを包含しており、その運用期間を通じて発生する可能性があり、欠陥の平滑化、切断ストランド、チャフィング、圧縮、コアアウト、正常化などに限定されない。 このデータセットは、SFRの欠陥を検出し分析することを目的とした、オブジェクト検出、分類、セグメンテーションを含むコンピュータビジョンアプリケーションをサポートするリソースとして機能する。 このデータセットの可用性は、堅牢な欠陥検出アルゴリズムの開発と評価を容易にする。 このデータセットを生成する目的は、従来の視覚検査方法よりも優れた自動欠陥検出システムの開発を支援することであり、これにより、広範囲のアプリケーションでより安全で効率的なSFRの利用が可能になる。

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