論文の概要: AssemAI: Interpretable Image-Based Anomaly Detection for Manufacturing Pipelines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02181v1
- Date: Mon, 5 Aug 2024 01:50:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-06 14:45:49.810120
- Title: AssemAI: Interpretable Image-Based Anomaly Detection for Manufacturing Pipelines
- Title（参考訳）: AssemAI:製造パイプラインの解釈可能な画像ベース異常検出
- Authors: Renjith Prasad, Chathurangi Shyalika, Ramtin Zand, Fadi El Kalach, Revathy Venkataramanan, Ramy Harik, Amit Sheth,
- Abstract要約: 製造パイプラインにおける異常検出は、産業環境の複雑さと変動性によって強化され、依然として重要な課題である。
本稿では,スマート製造パイプラインに適した解釈可能な画像ベース異常検出システムAssemAIを紹介する。
- 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: Anomaly detection in manufacturing pipelines remains a critical challenge, intensified by the complexity and variability of industrial environments. This paper introduces AssemAI, an interpretable image-based anomaly detection system tailored for smart manufacturing pipelines. Our primary contributions include the creation of a tailored image dataset and the development of a custom object detection model, YOLO-FF, designed explicitly for anomaly detection in manufacturing assembly environments. Utilizing the preprocessed image dataset derived from an industry-focused rocket assembly pipeline, we address the challenge of imbalanced image data and demonstrate the importance of image-based methods in anomaly detection. The proposed approach leverages domain knowledge in data preparation, model development and reasoning. We compare our method against several baselines, including simple CNN and custom Visual Transformer (ViT) models, showcasing the effectiveness of our custom data preparation and pretrained CNN integration. Additionally, we incorporate explainability techniques at both user and model levels, utilizing ontology for user-friendly explanations and SCORE-CAM for in-depth feature and model analysis. Finally, the model was also deployed in a real-time setting. Our results include ablation studies on the baselines, providing a comprehensive evaluation of the proposed system. This work highlights the broader impact of advanced image-based anomaly detection in enhancing the reliability and efficiency of smart manufacturing processes.
- Abstract（参考訳）: 製造パイプラインにおける異常検出は、産業環境の複雑さと変動性によって強化され、依然として重要な課題である。
本稿では,スマート製造パイプラインに適した解釈可能な画像ベース異常検出システムAssemAIを紹介する。
我々の主な貢献は、調整済み画像データセットの作成と、製造組立環境における異常検出のために明示的に設計されたカスタムオブジェクト検出モデル、YOLO-FFの開発である。
産業向けロケット組立パイプラインから得られた前処理画像データセットを利用することで、不均衡な画像データの課題に対処し、異常検出における画像ベース手法の重要性を実証する。
提案手法は、データ準備、モデル開発、推論におけるドメイン知識を活用する。
CNNやカスタムVisual Transformer(ViT)モデルなど,いくつかのベースラインと比較し,カスタムデータ作成の有効性と事前学習したCNN統合の有効性を示す。
さらに、ユーザフレンドリな説明のためのオントロジーと、詳細な特徴とモデル解析のためのSCORE-CAMを利用して、ユーザレベルとモデルレベルの両方に説明可能性手法を組み込んだ。
最後に、モデルはリアルタイムでデプロイされる。
本研究の結果は,ベースラインのアブレーション研究を含み,提案システムに対する総合的な評価を提供する。
この研究は、スマート製造プロセスの信頼性と効率を高めるために、高度な画像ベース異常検出の幅広い影響を強調している。
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