論文の概要: A Systematic Review of Available Datasets in Additive Manufacturing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15448v1
• Date: Sat, 27 Jan 2024 16:13:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 18:12:44.623927
• Title: A Systematic Review of Available Datasets in Additive Manufacturing
• Title（参考訳）: 添加物製造における利用可能なデータセットの体系的検討
• Authors: Xiao Liu and Alessandra Mileo and Alan F. Smeaton
• Abstract要約: 視覚およびその他のセンサー技術を組み込んだその場監視により、追加製造プロセス中に広範なデータセットの収集が可能になる。 これらのデータセットは、製造された出力の品質を判断し、機械学習を使用して欠陥を検出する可能性がある。 本稿では,AMプロセスから派生したオープン画像ベースデータセットの利用可能性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.684125592242445
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In-situ monitoring incorporating data from visual and other sensor technologies, allows the collection of extensive datasets during the Additive Manufacturing (AM) process. These datasets have potential for determining the quality of the manufactured output and the detection of defects through the use of Machine Learning during the manufacturing process. Open and annotated datasets derived from AM processes are necessary for the machine learning community to address this opportunity, which creates difficulties in the application of computer vision-related machine learning in AM. This systematic review investigates the availability of open image-based datasets originating from AM processes that align with a number of pre-defined selection criteria. The review identifies existing gaps among the current image-based datasets in the domain of AM, and points to the need for greater availability of open datasets in order to allow quality assessment and defect detection during additive manufacturing, to develop.
• Abstract（参考訳）: ビジュアルおよびその他のセンサー技術のデータを組み込んだその場監視により、加算製造(AM)プロセス中に広範なデータセットの収集が可能になる。 これらのデータセットは、製造プロセス中に機械学習を用いて、製造されたアウトプットの品質と欠陥の検出を決定する可能性を秘めている。 AMプロセスから派生したオープンデータセットと注釈付きデータセットは、機械学習コミュニティがこの機会に対処する必要がある。 この体系的なレビューは、多くの事前定義された選択基準に合致したamプロセスに由来するオープンイメージベースのデータセットの可用性を調査している。 このレビューでは、AMの領域における現在の画像ベースデータセット間の既存のギャップを特定し、追加製造における品質評価と欠陥検出を可能にするために、オープンデータセットの可用性の向上の必要性を指摘している。

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