論文の概要: A Hybrid Framework for Statistical Feature Selection and Image-Based Noise-Defect Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08800v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 22:12:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:31:23.149491
• Title: A Hybrid Framework for Statistical Feature Selection and Image-Based Noise-Defect Detection
• Title（参考訳）: 統計的特徴選択と画像に基づく雑音検出のためのハイブリッドフレームワーク
• Authors: Alejandro Garnung Menéndez,
• Abstract要約: 本稿では,統計的特徴選択と分類技術を統合し,欠陥検出精度を向上させるハイブリッドフレームワークを提案する。 工業画像から抽出した55個の特徴を統計的手法を用いて解析した。 これらの手法をフレキシブルな機械学習アプリケーションに統合することにより、検出精度を改善し、偽陽性や誤分類を減らす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.2480439325792
• License:
• Abstract: In industrial imaging, accurately detecting and distinguishing surface defects from noise is critical and challenging, particularly in complex environments with noisy data. This paper presents a hybrid framework that integrates both statistical feature selection and classification techniques to improve defect detection accuracy while minimizing false positives. The motivation of the system is based on the generation of scalar scores that represent the likelihood that a region of interest (ROI) is classified as a defect or noise. We present around 55 distinguished features that are extracted from industrial images, which are then analyzed using statistical methods such as Fisher separation, chi-squared test, and variance analysis. These techniques identify the most discriminative features, focusing on maximizing the separation between true defects and noise. Fisher's criterion ensures robust, real-time performance for automated systems. This statistical framework opens up multiple avenues for application, functioning as a standalone assessment module or as an a posteriori enhancement to machine learning classifiers. The framework can be implemented as a black-box module that applies to existing classifiers, providing an adaptable layer of quality control and optimizing predictions by leveraging intuitive feature extraction strategies, emphasizing the rationale behind feature significance and the statistical rigor of feature selection. By integrating these methods with flexible machine learning applications, the proposed framework improves detection accuracy and reduces false positives and misclassifications, especially in complex, noisy environments.
• Abstract（参考訳）: 産業画像では、特にノイズの多い複雑な環境において、表面欠陥をノイズから正確に検出し、識別することが重要かつ困難である。 本稿では, 統計的特徴選択と分類技術を統合し, 偽陽性を最小化しつつ, 欠陥検出精度を向上させるハイブリッドフレームワークを提案する。 システムのモチベーションは、関心領域(ROI)が欠陥またはノイズに分類される可能性を表すスカラースコアの生成に基づいている。 工業画像から抽出した55個の特徴を,フィッシャー分離,カイ二乗試験,分散解析などの統計手法を用いて解析した。 これらのテクニックは、真の欠陥とノイズの分離を最大化することに焦点を当て、最も差別的な特徴を識別する。 Fisherの基準は、自動化システムに対する堅牢でリアルタイムなパフォーマンスを保証する。 この統計フレームワークは、スタンドアロンアセスメントモジュールとして機能し、マシンラーニング分類器の後方拡張として機能する、アプリケーションのための複数の道を開く。 このフレームワークは、既存の分類器に適用可能なブラックボックスモジュールとして実装でき、直感的な特徴抽出戦略を活用することで、品質制御の適応的なレイヤを提供し、予測を最適化することができる。 これらの手法をフレキシブルな機械学習アプリケーションに統合することにより、検出精度を改善し、特に複雑でノイズの多い環境で、偽陽性や誤分類を減らすことができる。

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