論文の概要: A PRISMA Driven Systematic Review of Publicly Available Datasets for Benchmark and Model Developments for Industrial Defect Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07694v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 20:14:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 21:16:01.840255
• Title: A PRISMA Driven Systematic Review of Publicly Available Datasets for Benchmark and Model Developments for Industrial Defect Detection
• Title（参考訳）: 産業欠陥検出のためのベンチマークとモデル開発のための公開データセットのPRISMA駆動型システムレビュー
• Authors: Can Akbas, Irem Su Arin, Sinan Onal,
• Abstract要約: 進捗にとって重要な障壁は、注釈付き欠陥を含む包括的なデータセットの不足である。 2015年から2023年までのこの体系的なレビューでは、15の公開データセットが特定されている。 この体系的なレビューの目的は、これらのデータセットを単一の場所に集約し、研究者に包括的な参照を提供することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent advancements in quality control across various industries have increasingly utilized the integration of video cameras and image processing for effective defect detection. A critical barrier to progress is the scarcity of comprehensive datasets featuring annotated defects, which are essential for developing and refining automated defect detection models. This systematic review, spanning from 2015 to 2023, identifies 15 publicly available datasets and critically examines them to assess their effectiveness and applicability for benchmarking and model development. Our findings reveal a diverse landscape of datasets, such as NEU-CLS, NEU-DET, DAGM, KolektorSDD, PCB Defect Dataset, and the Hollow Cylindrical Defect Detection Dataset, each with unique strengths and limitations in terms of image quality, defect type representation, and real-world applicability. The goal of this systematic review is to consolidate these datasets in a single location, providing researchers who seek such publicly available resources with a comprehensive reference.
• Abstract（参考訳）: 近年, 様々な産業における品質管理の進歩は, ビデオカメラと画像処理を統合し, 効果的な欠陥検出を実現している。 進歩にとって重要な障壁は、注釈付き欠陥を含む包括的なデータセットの不足であり、自動欠陥検出モデルの開発と修正に不可欠である。 この体系的なレビューは、2015年から2023年にかけて、15の公開データセットを特定し、ベンチマークとモデル開発の有効性と適用性を評価するために、それらを批判的に検証する。 NEU-CLS, NEU-DET, DAGM, KolektorSDD, PCB Defect Dataset, Hollow Cylindrical Defect Detection Datasetなどのデータセットには,画像品質, 欠陥型表現, 実世界の適用性など,それぞれ独自の長所と制限がある。 この体系的なレビューの目的は、これらのデータセットを単一の場所にまとめることであり、そのような公開リソースを包括的な参照で探す研究者に提供することである。

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