論文の概要: MPOFI: Multichannel Partially Observed Functional Modeling for Defect Classification with Imbalanced Dataset via Deep Metric Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03329v1
- Date: Thu, 4 Apr 2024 09:55:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-05 15:14:12.782541
- Title: MPOFI: Multichannel Partially Observed Functional Modeling for Defect Classification with Imbalanced Dataset via Deep Metric Learning
- Title(参考訳): MPOFI: 深いメトリック学習による不均衡データセットによる欠陥分類のための多チャンネル部分的機能モデリング
- Authors: Yukun Xie, Juan Du, Chen Zhang,
- Abstract要約: 現代の製造業では、ほとんどの製品ラインが適合しており、非コンフォーミングであるが欠陥タイプが異なる製品はほとんどない。
欠陥型の同定は、生産ラインのさらなる根本原因診断に役立つ。
不均衡データセットを用いた欠陥分類のための多チャンネル部分観測機能モデリング」として知られる革新的なフレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.688305507010403
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In modern manufacturing, most of the product lines are conforming. Few products are nonconforming but with different defect types. The identification of defect types can help further root cause diagnosis of production lines. With the sensing development, continuous signals of process variables can be collected in high resolution, which can be regarded as multichannel functional data. They have abundant information to characterize the process and help identify the defect types. Motivated by a real example from the pipe tightening process, we target at detect classification when each sample is a multichannel functional data. However, the available samples for each defect type are limited and imbalanced. Moreover, the functions are partially observed since the pre-tightening process before the pipe tightening process is unobserved. To classify the defect samples based on imbalanced, multichannel, and partially observed functional data is very important but challenging. Thus, we propose an innovative framework known as "Multichannel Partially Observed Functional Modeling for Defect Classification with an Imbalanced Dataset" (MPOFI). The framework leverages the power of deep metric learning in conjunction with a neural network specially crafted for processing functional data. This paper introduces a neural network explicitly tailored for handling multichannel and partially observed functional data, complemented by developing a corresponding loss function for training on imbalanced datasets. The results from a real-world case study demonstrate the superior accuracy of our framework when compared to existing benchmarks.
- Abstract(参考訳): 現代の製造業では、ほとんどの製品ラインが適合している。
非コンフォーミングな製品はほとんどないが、欠陥タイプが異なる。
欠陥型の同定は、生産ラインのさらなる根本原因診断に役立つ。
センサの開発により、プロセス変数の連続的な信号を高分解能で収集することができ、マルチチャネル機能データと見なすことができる。
プロセスの特徴と欠陥のタイプを特定するのに役立つ、豊富な情報があります。
パイプの締め付けプロセスの実際の例に触発され,各サンプルが多チャンネル機能データである場合に,分類を目標とする。
しかし、各欠陥タイプのサンプルは制限され、不均衡である。
また、パイプの締め付け前の事前密閉工程が観察されないため、機能の一部が観察される。
不均衡、マルチチャネル、そして部分的に観察された機能データに基づいて欠陥サンプルを分類することは非常に重要であるが困難である。
そこで本稿では,MPOFI (Multi channel partial Observed Functional Modeling for Defect Classification with an Im Balanced Dataset) と呼ばれる革新的なフレームワークを提案する。
このフレームワークは、関数データを処理するために特別に作られたニューラルネットワークと組み合わせて、ディープメトリック学習のパワーを活用する。
本稿では,多チャンネルおよび部分的に観測される機能的データを扱うためのニューラルネットワークを提案し,不均衡なデータセットをトレーニングするための対応する損失関数の開発を補完する。
実世界のケーススタディの結果は、既存のベンチマークと比較すると、我々のフレームワークの精度が優れていることを示している。
関連論文リスト
- SINDER: Repairing the Singular Defects of DINOv2 [61.98878352956125]
大規模なデータセットでトレーニングされたビジョントランスフォーマーモデルは、抽出したパッチトークンにアーティファクトを表示することが多い。
本稿では,小さなデータセットのみを用いて構造欠陥を補正するスムーズなスムーズな正規化を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-23T20:34:23Z) - ITI-IQA: a Toolbox for Heterogeneous Univariate and Multivariate Missing Data Imputation Quality Assessment [0.0]
ITI-IQAは、様々な計算手法の信頼性を評価するために設計されたユーティリティのセットである。
ツールボックスには、測定をチェックするための診断方法とグラフィカルツールのスイートも含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T14:26:46Z) - Incomplete Multimodal Industrial Anomaly Detection via Cross-Modal Distillation [0.0]
3次元点雲とRGB画像に基づくマルチモーダル産業異常検出(IAD)は現在も進行中である。
既存の品質制御プロセスは、光学および赤外線イメージングのような高速なインライン検査と高解像度だが時間を要するニアラインキャラクタリゼーション技術を組み合わせている。
IADのためのクロスモーダル蒸留フレームワークであるCMDIADを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-22T12:08:56Z) - Continual learning for surface defect segmentation by subnetwork
creation and selection [55.2480439325792]
破滅的な忘れを伴わずにセグメンテーションタスクを実行する,新たな連続的(あるいは寿命の長い)学習アルゴリズムを導入する。
この方法は、2つの異なる表面欠陥分割問題に適用され、漸進的に学習される。
当社のアプローチでは,すべてのトレーニングデータ(すべての欠陥)を同時に見る場合,共同トレーニングと同等の結果が得られます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-08T15:28:50Z) - CINFormer: Transformer network with multi-stage CNN feature injection
for surface defect segmentation [73.02218479926469]
表面欠陥分割のための多段CNN特徴注入を用いた変圧器ネットワークを提案する。
CINFormerは、入力画像のマルチレベルCNN機能をエンコーダ内のトランスフォーマーネットワークの異なるステージに注入する、シンプルだが効果的な機能統合機構を提供する。
さらに、CINFormerはTop-Kセルフアテンションモジュールを提供し、欠陥に関するより重要な情報を持つトークンにフォーカスする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-22T06:12:02Z) - Interactive System-wise Anomaly Detection [66.3766756452743]
異常検出は様々なアプリケーションにおいて基本的な役割を果たす。
既存のメソッドでは、インスタンスがデータとして容易に観察できないシステムであるシナリオを扱うのが難しい。
システム埋め込みを学習するエンコーダデコーダモジュールを含むエンドツーエンドアプローチを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-21T02:20:24Z) - An Order-Invariant and Interpretable Hierarchical Dilated Convolution
Neural Network for Chemical Fault Detection and Diagnosis [7.226239130399725]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、化学故障検出および診断タスクにおける多くの成功例を持つ、人気のあるディープラーニングアルゴリズムである。
本稿では,命令不変かつ解釈可能な階層型畳み込みニューラルネットワーク(HDLCNN)を提案する。
提案手法は,特徴量の定量化のためのSHAP値を含むことにより,解釈可能性を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-13T10:28:41Z) - Graph Neural Networks with Trainable Adjacency Matrices for Fault
Diagnosis on Multivariate Sensor Data [69.25738064847175]
各センサの信号の挙動を別々に検討し,相互の相関関係と隠れ関係を考慮する必要がある。
グラフノードは、異なるセンサーからのデータとして表現することができ、エッジは、これらのデータの影響を互いに表示することができる。
グラフニューラルネットワークのトレーニング中にグラフを構築する方法が提案されている。これにより、センサー間の依存関係が事前に分かっていないデータ上でモデルをトレーニングすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-20T11:03:21Z) - A Penalty Approach for Normalizing Feature Distributions to Build
Confounder-Free Models [11.818509522227565]
MetaData Normalization (MDN) は、学習不能なクローズドフォームソリューションに基づいてメタデータと各特徴の線形関係を推定する。
罰則法(PDMN)を適用してMDN法を拡張した。
MDNによるモデル精度の向上とMDN上のMDNを用いた共同設立者からの独立性の向上を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-11T04:02:12Z) - TL-SDD: A Transfer Learning-Based Method for Surface Defect Detection
with Few Samples [17.884998028369026]
表面欠陥検出のための新しいトランスファーラーニング法TL-SDDを提案する。
我々は、共通の欠陥クラスから稀な欠陥クラスに知識を移すための2段階のトレーニングスキームを採用する。
基準法と比較すると, 稀な欠陥クラスに対して, 提案手法の性能は1.98%向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-16T07:24:00Z) - Generative Partial Visual-Tactile Fused Object Clustering [81.17645983141773]
オブジェクトクラスタリングのためのGenerative Partial Visual-Tactile Fused(GPVTF)フレームワークを提案する。
条件付きクロスモーダルクラスタリング生成逆ネットワークを開発し、一方のモダリティ条件を他方のモダリティ上で合成する。
最後に、擬似ラベルに基づく2つのKL分割損失を用いて、対応するモダリティ固有エンコーダを更新する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-28T02:37:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。