論文の概要: DeepInspect: An AI-Powered Defect Detection for Manufacturing Industries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03725v1
- Date: Tue, 7 Nov 2023 04:59:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-08 16:50:22.008430
- Title: DeepInspect: An AI-Powered Defect Detection for Manufacturing Industries
- Title（参考訳）: DeepInspect:AIによる製造業の欠陥検出
- Authors: Arti Kumbhar, Amruta Chougale, Priya Lokhande, Saloni Navaghane, Aditi
Burud, Saee Nimbalkar
- Abstract要約: この技術は、製品写真から複雑な詳細を抽出することによって、欠陥を正確に識別する。
このプロジェクトでは、ディープラーニングフレームワークを活用して、製造プロセスにおけるリアルタイムな欠陥検出を自動化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Utilizing Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks
(RNNs), and Generative Adversarial Networks (GANs), our system introduces an
innovative approach to defect detection in manufacturing. This technology
excels in precisely identifying faults by extracting intricate details from
product photographs, utilizing RNNs to detect evolving errors and generating
synthetic defect data to bolster the model's robustness and adaptability across
various defect scenarios. The project leverages a deep learning framework to
automate real-time flaw detection in the manufacturing process. It harnesses
extensive datasets of annotated images to discern complex defect patterns. This
integrated system seamlessly fits into production workflows, thereby boosting
efficiency and elevating product quality. As a result, it reduces waste and
operational costs, ultimately enhancing market competitiveness.
- Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(cnns)、recurrent neural networks(rnns)、generative adversarial networks(gans)を用いて、製造における欠陥検出のための革新的なアプローチを導入する。
この技術は、製品写真から複雑な詳細を抽出し、RNNを利用して進化するエラーを検出し、合成欠陥データを生成し、様々な欠陥シナリオにおけるモデルの堅牢性と適応性を高めることによって、欠陥を正確に識別する。
このプロジェクトは、ディープラーニングフレームワークを活用して、製造プロセスのリアルタイム欠陥検出を自動化する。
注釈付き画像の広範なデータセットを利用して、複雑な欠陥パターンを識別する。
この統合システムは、生産ワークフローにシームレスに適合し、効率を高め、製品品質を高めます。
その結果、無駄と運用コストを削減し、最終的に市場の競争力を高めます。
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