論文の概要: Segment Anything in Defect Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10245v1
• Date: Fri, 17 Nov 2023 00:28:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 15:28:19.616103
• Title: Segment Anything in Defect Detection
• Title（参考訳）: 欠陥検出におけるセグメンテーション
• Authors: Bozhen Hu, Bin Gao, Cheng Tan, Tongle Wu, Stan Z. Li
• Abstract要約: DefectSAMは、ノイズの多い熱画像に欠陥を分割するための新しいアプローチである。 既存の最先端セグメンテーションアルゴリズムを超え、欠陥検出率を大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.85728242930962
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Defect detection plays a crucial role in infrared non-destructive testing systems, offering non-contact, safe, and efficient inspection capabilities. However, challenges such as low resolution, high noise, and uneven heating in infrared thermal images hinder comprehensive and accurate defect detection. In this study, we propose DefectSAM, a novel approach for segmenting defects on highly noisy thermal images based on the widely adopted model, Segment Anything (SAM)\cite{kirillov2023segany}. Harnessing the power of a meticulously curated dataset generated through labor-intensive lab experiments and valuable prompts from experienced experts, DefectSAM surpasses existing state-of-the-art segmentation algorithms and achieves significant improvements in defect detection rates. Notably, DefectSAM excels in detecting weaker and smaller defects on complex and irregular surfaces, reducing the occurrence of missed detections and providing more accurate defect size estimations. Experimental studies conducted on various materials have validated the effectiveness of our solutions in defect detection, which hold significant potential to expedite the evolution of defect detection tools, enabling enhanced inspection capabilities and accuracy in defect identification.
• Abstract（参考訳）: 欠陥検出は赤外線非破壊検査システムにおいて重要な役割を担い、非接触で安全で効率的な検査機能を提供する。 しかし、赤外線熱画像における低解像度、高ノイズ、不均一加熱などの課題は、包括的かつ正確な欠陥検出を妨げる。 本研究では,広く採用されているSegment Anything(SAM)モデルに基づいて,ノイズの多い熱画像に欠陥を分割する新しい手法であるDefectSAMを提案する。 労働集約的なラボ実験と経験豊富な専門家による貴重なプロンプトによって生成された細心の注意深いデータセットのパワーを活用することで、欠陥サムは、既存の最先端のセグメンテーションアルゴリズムを上回り、欠陥検出率を大幅に改善した。 特に、DefectSAMは、複雑で不規則な表面上のより弱く小さな欠陥を検出し、ミス検出の発生を低減し、より正確な欠陥サイズ推定を提供する。 各種材料を用いた実験により, 欠陥検出ツールの進化を早める可能性があり, 検査能力の向上と欠陥同定精度の向上が期待できる欠陥検出法の有効性が検証された。

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