論文の概要: OCR is All you need: Importing Multi-Modality into Image-based Defect Detection System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11536v1
- Date: Mon, 18 Mar 2024 07:41:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 16:16:57.317370
- Title: OCR is All you need: Importing Multi-Modality into Image-based Defect Detection System
- Title（参考訳）: 画像ベース欠陥検出システムにマルチモードをインポートするOCR
- Authors: Chih-Chung Hsu, Chia-Ming Lee, Chun-Hung Sun, Kuang-Ming Wu,
- Abstract要約: 我々は,光学的文字認識(OCR)を基本とする外部モダリティ誘導データマイニングフレームワークを導入し,画像から統計的特徴を抽出する。
提案手法の重要な側面は、単一のモーダル認識モデルを用いて抽出された外部モーダル特徴のアライメントであり、畳み込みニューラルネットワークによって符号化された画像特徴である。
本手法は欠陥検出モデルのリコール率を大幅に向上させ,挑戦シナリオにおいても高い堅牢性を維持する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.1083241462091165
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automatic optical inspection (AOI) plays a pivotal role in the manufacturing process, predominantly leveraging high-resolution imaging instruments for scanning purposes. It detects anomalies by analyzing image textures or patterns, making it an essential tool in industrial manufacturing and quality control. Despite its importance, the deployment of models for AOI often faces challenges. These include limited sample sizes, which hinder effective feature learning, variations among source domains, and sensitivities to changes in lighting and camera positions during imaging. These factors collectively compromise the accuracy of model predictions. Traditional AOI often fails to capitalize on the rich mechanism-parameter information from machines or inside images, including statistical parameters, which typically benefit AOI classification. To address this, we introduce an external modality-guided data mining framework, primarily rooted in optical character recognition (OCR), to extract statistical features from images as a second modality to enhance performance, termed OANet (Ocr-Aoi-Net). A key aspect of our approach is the alignment of external modality features, extracted using a single modality-aware model, with image features encoded by a convolutional neural network. This synergy enables a more refined fusion of semantic representations from different modalities. We further introduce feature refinement and a gating function in our OANet to optimize the combination of these features, enhancing inference and decision-making capabilities. Experimental outcomes show that our methodology considerably boosts the recall rate of the defect detection model and maintains high robustness even in challenging scenarios.
- Abstract（参考訳）: 自動光学検査(AOI)は製造工程において重要な役割を担い、主に走査目的に高解像度撮像装置を活用する。
画像テクスチャやパターンを分析して異常を検知し、工業的製造や品質管理に欠かせないツールとなる。
その重要性にもかかわらず、AOIのためのモデルのデプロイは、しばしば課題に直面します。
これには、効果的な特徴学習を妨げる限られたサンプルサイズ、ソースドメイン間の差異、画像中の照明やカメラの位置の変化に対する感度などが含まれる。
これらの要因は、モデル予測の精度を総括的に損なう。
従来のAOIは、多くの場合、AOI分類の恩恵を受ける統計パラメータを含む、機械または内部画像からの豊富なメカニズムパラメータ情報を活用することに失敗する。
そこで本研究では,OANet(Ocr-Aoi-Net)と呼ばれる,光学的文字認識(OCR)を基本とした外部モダリティ誘導データマイニングフレームワークを導入する。
提案手法の重要な側面は、単一のモーダル認識モデルを用いて抽出された外部モーダル特徴のアライメントであり、畳み込みニューラルネットワークによって符号化された画像特徴である。
このシナジーは、異なるモダリティからより洗練された意味表現の融合を可能にする。
さらに、OANetに機能改善とゲーティング機能を導入し、これらの機能の組み合わせを最適化し、推論と意思決定機能を強化します。
実験結果から,本手法は欠陥検出モデルのリコール率を大幅に向上させ,挑戦シナリオにおいても高い堅牢性を維持することを示す。
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