論文の概要: Boosting Defect Detection in Manufacturing using Tensor Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01373v1
• Date: Fri, 29 Dec 2023 15:47:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 09:54:35.620861
• Title: Boosting Defect Detection in Manufacturing using Tensor Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: テンソル畳み込みニューラルネットワークを用いた製造におけるブースティング欠陥検出
• Authors: Pablo Martin-Ramiro, Unai Sainz de la Maza, Roman Orus, Samuel Mugel
• Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(T-CNN)を導入し,実際の欠陥検出アプリケーションの性能について検討する。 以上の結果から,T-CNNは従来の視覚検査よりも優れていたことが示唆された。
• 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: Defect detection is one of the most important yet challenging tasks in the quality control stage in the manufacturing sector. In this work, we introduce a Tensor Convolutional Neural Network (T-CNN) and examine its performance on a real defect detection application in one of the components of the ultrasonic sensors produced at Robert Bosch's manufacturing plants. Our quantum-inspired T-CNN operates on a reduced model parameter space to substantially improve the training speed and performance of an equivalent CNN model without sacrificing accuracy. More specifically, we demonstrate how T-CNNs are able to reach the same performance as classical CNNs as measured by quality metrics, with up to fifteen times fewer parameters and 4% to 19% faster training times. Our results demonstrate that the T-CNN greatly outperforms the results of traditional human visual inspection, providing value in a current real application in manufacturing.
• Abstract（参考訳）: 欠陥検出は製造業における品質管理の段階において最も重要かつ困難な課題の1つである。 本稿では,テンソル畳み込みニューラルネットワーク(t-cnn)を導入し,ロバート・ボッシュ製造工場で製造される超音波センサの構成要素の1つである実欠陥検出への応用について検討する。 我々の量子インスパイアされたT-CNNは、精度を犠牲にすることなく、等価なCNNモデルのトレーニング速度と性能を大幅に向上するために、縮小モデルパラメータ空間で動作する。 より具体的には、t-cnnが従来のcnnと同じ性能を品質指標で測定し、最大15分の1のパラメータと4%から19%の速さで達成できることを実証する。 以上の結果から,T-CNNは従来の人間の視覚検査の結果を大きく上回り,製造における実際の応用に価値をもたらすことが示された。

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