Fugu-MT 論文翻訳(概要): 3D-PNAS: 3D Industrial Surface Anomaly Synthesis with Perlin Noise

論文の概要: 3D-PNAS: 3D Industrial Surface Anomaly Synthesis with Perlin Noise

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12856v1
Date: Thu, 17 Apr 2025 11:23:17 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-25 21:18:53.97707
Title: 3D-PNAS: 3D Industrial Surface Anomaly Synthesis with Perlin Noise
Title（参考訳）: 3D-PNAS:パーリン雑音による3次元産業用表面異常合成
Authors: Yifeng Cheng, Juan Du,
Abstract要約: パーリンノイズと表面パラメータ化に基づく3D-PNASを提案する。提案手法は,2次元平面上に点雲を投影し,パーリンノイズ場からマルチスケールノイズ値をサンプリングし,その通常の方向に沿って点雲を摂動させることにより,現実的な3次元表面異常を生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6585375093252448
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large pretrained vision foundation models have shown significant potential in various vision tasks. However, for industrial anomaly detection, the scarcity of real defect samples poses a critical challenge in leveraging these models. While 2D anomaly generation has significantly advanced with established generative models, the adoption of 3D sensors in industrial manufacturing has made leveraging 3D data for surface quality inspection an emerging trend. In contrast to 2D techniques, 3D anomaly generation remains largely unexplored, limiting the potential of 3D data in industrial quality inspection. To address this gap, we propose a novel yet simple 3D anomaly generation method, 3D-PNAS, based on Perlin noise and surface parameterization. Our method generates realistic 3D surface anomalies by projecting the point cloud onto a 2D plane, sampling multi-scale noise values from a Perlin noise field, and perturbing the point cloud along its normal direction. Through comprehensive visualization experiments, we demonstrate how key parameters - including noise scale, perturbation strength, and octaves, provide fine-grained control over the generated anomalies, enabling the creation of diverse defect patterns from pronounced deformations to subtle surface variations. Additionally, our cross-category experiments show that the method produces consistent yet geometrically plausible anomalies across different object types, adapting to their specific surface characteristics. We also provide a comprehensive codebase and visualization toolkit to facilitate future research.
Abstract（参考訳）: 大規模な事前訓練された視覚基盤モデルは、様々な視覚タスクにおいて大きな可能性を示してきた。しかし、工業的異常検出では、実際の欠陥サンプルの不足がこれらのモデルを活用する上で重要な課題となっている。 2次元異常生成は、確立された生成モデルにより著しく進歩しているが、工業生産における3次元センサの採用により、表面品質検査に3次元データを活用することが新たなトレンドとなっている。 2D技術とは対照的に、3D異常発生は、産業品質検査における3Dデータの可能性を制限するために、ほとんど未探索のままである。このギャップに対処するために,Perlinノイズと表面パラメータ化に基づく3D-PNASという新しい3次元異常生成手法を提案する。提案手法は,2次元平面上に点雲を投影し,パーリンノイズ場からマルチスケールノイズ値をサンプリングし,その通常の方向に沿って点雲を摂動させることにより,現実的な3次元表面異常を生成する。包括的可視化実験により、ノイズスケール、摂動強度、オクターブといった重要なパラメータが生成した異常を細かく制御し、顕著な変形から微妙な表面変化への多様な欠陥パターンの生成を可能にした。さらに, クロスカテゴリ実験により, 異なる対象種に対して一貫した, 幾何的に可視な異常を発生し, その特異な表面特性に適応できることが示唆された。また、将来の研究を容易にする包括的なコードベースと視覚化ツールキットも提供しています。

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