論文の概要: Adapting OpenAI's CLIP Model for Few-Shot Image Inspection in Manufacturing Quality Control: An Expository Case Study with Multiple Application Examples
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12596v1
- Date: Wed, 22 Jan 2025 02:45:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-23 13:28:11.889455
- Title: Adapting OpenAI's CLIP Model for Few-Shot Image Inspection in Manufacturing Quality Control: An Expository Case Study with Multiple Application Examples
- Title（参考訳）: 製造品質管理におけるFew-Shot画像検査のためのOpenAIのCLIPモデルの適用
- Authors: Fadel M. Megahed, Ying-Ju Chen, Bianca Maria Colosimo, Marco Luigi Giuseppe Grasso, L. Allison Jones-Farmer, Sven Knoth, Hongyue Sun, Inez Zwetsloot,
- Abstract要約: 本稿では,OpenAIのCLIPモデルを用いた画像品質検査の簡易化手法を提案する。
CLIPの有効性は,金属パン表面検査,3Dプリンティング押出しプロファイル解析,テクスチャ表面評価,自動車組立検査,画像分類の5つのケーススタディで評価した。
品質エンジニアが特定のアプリケーションに対するCLIPの適合性を迅速に評価できる実践的な実装フレームワークを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7106868486026702
- License:
- Abstract: This expository paper introduces a simplified approach to image-based quality inspection in manufacturing using OpenAI's CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) model adapted for few-shot learning. While CLIP has demonstrated impressive capabilities in general computer vision tasks, its direct application to manufacturing inspection presents challenges due to the domain gap between its training data and industrial applications. We evaluate CLIP's effectiveness through five case studies: metallic pan surface inspection, 3D printing extrusion profile analysis, stochastic textured surface evaluation, automotive assembly inspection, and microstructure image classification. Our results show that CLIP can achieve high classification accuracy with relatively small learning sets (50-100 examples per class) for single-component and texture-based applications. However, the performance degrades with complex multi-component scenes. We provide a practical implementation framework that enables quality engineers to quickly assess CLIP's suitability for their specific applications before pursuing more complex solutions. This work establishes CLIP-based few-shot learning as an effective baseline approach that balances implementation simplicity with robust performance, demonstrated in several manufacturing quality control applications.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,OpenAIのCLIP(Contrastive Language- Image Pretraining)モデルを用いた画像品質検査の簡易化手法を提案する。
CLIPは一般的なコンピュータビジョンタスクにおいて印象的な機能を示してきたが、製造検査への直接的な適用は、トレーニングデータと産業アプリケーションの間のドメインギャップによる課題を呈している。
CLIPの有効性は,金属パン表面検査,3Dプリンティング押出しプロファイル解析,確率的テクスチャ評価,自動車組立検査,微細構造画像分類の5つのケーススタディで評価した。
以上の結果から,CLIPは比較的小さな学習セット(クラス毎50～100例)で,単一成分およびテクスチャベースのアプリケーションに対して高い分類精度を達成できることが示唆された。
しかし、パフォーマンスは複雑なマルチコンポーネントシーンで劣化する。
より複雑なソリューションを追求する前に、品質エンジニアが特定のアプリケーションに対するCLIPの適合性を迅速に評価できる実践的な実装フレームワークを提供する。
この研究は、いくつかの製造品質管理アプリケーションで実証された、実装の単純さと堅牢なパフォーマンスのバランスをとる効果的なベースラインアプローチとして、CLIPベースの少ショット学習を確立している。
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