論文の概要: An unsupervised approach towards promptable defect segmentation in laser-based additive manufacturing by Segment Anything
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04063v3
- Date: Wed, 26 Jun 2024 15:41:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-27 19:24:20.701962
- Title: An unsupervised approach towards promptable defect segmentation in laser-based additive manufacturing by Segment Anything
- Title（参考訳）: Segment Anything によるレーザー添加物製造における高速欠陥セグメント化への教師なしアプローチ
- Authors: Israt Zarin Era, Imtiaz Ahmed, Zhichao Liu, Srinjoy Das,
- Abstract要約: 我々は、最先端のビジョントランスフォーマー(ViT)ベースのファンデーションモデルを用いて、画像セグメンテーションのためのフレームワークを構築する。
我々は、ラベル付きデータを使わずに高精度に学習し、迅速なチューニングプロセスを導出する。
我々は、現在のレーザー添加物製造プロセスに革命をもたらす可能性のある、リアルタイムな異常検出パイプラインの構築を構想する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.188573079798082
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Foundation models are currently driving a paradigm shift in computer vision tasks for various fields including biology, astronomy, and robotics among others, leveraging user-generated prompts to enhance their performance. In the Laser Additive Manufacturing (LAM) domain, accurate image-based defect segmentation is imperative to ensure product quality and facilitate real-time process control. However, such tasks are often characterized by multiple challenges including the absence of labels and the requirement for low latency inference among others. Porosity is a very common defect in LAM due to lack of fusion, entrapped gas, and keyholes, directly affecting mechanical properties like tensile strength, stiffness, and hardness, thereby compromising the quality of the final product. To address these issues, we construct a framework for image segmentation using a state-of-the-art Vision Transformer (ViT) based Foundation model (Segment Anything Model) with a novel multi-point prompt generation scheme using unsupervised clustering. Utilizing our framework we perform porosity segmentation in a case study of laser-based powder bed fusion (L-PBF) and obtain high accuracy without using any labeled data to guide the prompt tuning process. By capitalizing on lightweight foundation model inference combined with unsupervised prompt generation, we envision constructing a real-time anomaly detection pipeline that could revolutionize current laser additive manufacturing processes, thereby facilitating the shift towards Industry 4.0 and promoting defect-free production along with operational efficiency.
- Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルは、現在、生物学、天文学、ロボット工学など様々な分野におけるコンピュータビジョンタスクのパラダイムシフトを推進しており、ユーザー生成プロンプトを活用してパフォーマンスを向上させる。
Laser Additive Manufacturing (LAM) ドメインでは、正確な画像ベースの欠陥セグメンテーションが製品の品質を保証し、リアルタイムプロセス制御を容易にするために不可欠である。
しかしながら、ラベルの欠如や低レイテンシ推論の要件など、複数の課題が特徴的であることが多い。
ポーシティは、核融合、密閉ガス、キーホールの欠如により、LAMの非常に一般的な欠陥であり、引張強度、硬さ、硬さなどの機械的特性に直接影響を与え、最終生成物の品質を損なう。
これらの問題に対処するために, 最先端のビジョントランスフォーマー(ViT)ベースのファンデーションモデル(セグメンション・アロシング・モデル)を用いて, 教師なしクラスタリングを用いた新しいマルチポイントプロンプト生成方式を用いて, 画像セグメンテーションのためのフレームワークを構築した。
本フレームワークを用いて,レーザーを用いた粉体層融合(L-PBF)のケーススタディにおいて多孔性セグメンテーションを行い,ラベル付きデータを使わずに高精度に測定し,迅速なチューニングプロセスを導出する。
軽質な基礎モデル推論と教師なしの即時生成を併用することにより、現在のレーザー添加物製造プロセスに革命をもたらすようなリアルタイムな異常検出パイプラインの構築を構想し、産業4.0への移行を容易にし、運転効率とともに欠陥のない生産を促進する。
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