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: 2025-04-18 14:39:15.332278
• 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:
• 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。

関連論文リスト

• TripoSG: High-Fidelity 3D Shape Synthesis using Large-Scale Rectified Flow Models [69.0220314849478]
  TripoSGは、入力画像に正確に対応した高忠実度3Dメッシュを生成することができる新しい合理化形状拡散パラダイムである。 結果として得られた3D形状は、高解像度の能力によって細部が強化され、入力画像に異常な忠実さを示す。 3Dジェネレーションの分野における進歩と革新を促進するため、我々はモデルを一般公開する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T16:07:54Z)
• 3CAD: A Large-Scale Real-World 3C Product Dataset for Unsupervised Anomaly [22.150521360544744]
  3CADと呼ばれる大規模異常検出データセットを提案する。 3CADには8種類の製造部品があり、合計27,039個の高解像度画像にピクセルレベルの異常をラベル付けしている。 これは、3C製品の品質管理に特化した、最大かつ最初の異常検出データセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-09T03:37:54Z)
• DSplats: 3D Generation by Denoising Splats-Based Multiview Diffusion Models [67.50989119438508]
  本稿では,ガウスをベースとしたレコンストラクタを用いて,リアルな3Dアセットを生成することで,マルチビュー画像を直接認識するDSplatを紹介した。 実験の結果,DSplatsは高品質で空間的に一貫した出力を生成できるだけでなく,単一画像から3次元再構成への新たな標準も設定できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-11T07:32:17Z)
• R3D-AD: Reconstruction via Diffusion for 3D Anomaly Detection [12.207437451118036]
  3次元異常検出は、精密製造における局所固有の欠陥のモニタリングにおいて重要な役割を担っている。 埋め込みベースおよび再構築ベースのアプローチは、最も人気があり、成功した方法の一つである。 本稿では, 高精度な3次元異常検出のための拡散モデルにより, 異常点雲を再構成するR3D-ADを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T16:10:58Z)
• FILP-3D: Enhancing 3D Few-shot Class-incremental Learning with Pre-trained Vision-Language Models [59.13757801286343]
  クラス増分学習(class-incremental learning)は、モデルが限られたデータで漸進的にトレーニングされている場合、破滅的な忘れの問題を軽減することを目的としている。 本稿では,特徴空間の不整合のための冗長特徴除去器 (RFE) と,重要な雑音に対する空間ノイズ補償器 (SNC) の2つの新しいコンポーネントを備えたFILP-3Dフレームワークを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-28T14:52:07Z)
• StableDreamer: Taming Noisy Score Distillation Sampling for Text-to-3D [88.66678730537777]
  本稿では3つの進歩を取り入れた方法論であるStableDreamerを紹介する。 まず、SDS生成前の等価性と、簡単な教師付きL2再構成損失を定式化する。 第2に,画像空間拡散は幾何学的精度に寄与するが,色調の鮮明化には潜時空間拡散が不可欠であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-02T02:27:58Z)
• 3D GANs and Latent Space: A comprehensive survey [0.0]
  3D GANは、3D再構成、ポイントクラウド再構成、および3Dセマンティックシーン補完に使用される新しいタイプの生成モデルである。 雑音の分布の選択は、遅延空間を表すため重要である。 本研究は,潜伏空間と3D GANを探索し,複数のGAN変種と訓練方法を調べ,3D GAN訓練の改善に関する洞察を得るとともに,今後の研究の方向性を示唆するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-08T06:36:07Z)
• Deep Generative Models on 3D Representations: A Survey [81.73385191402419]
  生成モデルは、新しいインスタンスを生成することによって観測データの分布を学習することを目的としている。 最近、研究者は焦点を2Dから3Dにシフトし始めた。 3Dデータの表現は、非常に大きな課題をもたらします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-27T17:59:50Z)
• The MVTec 3D-AD Dataset for Unsupervised 3D Anomaly Detection and Localization [17.437967037670813]
  教師なし異常検出と局所化のタスクのための,最初の包括的3Dデータセットを提案する。 これは、モデルが製造された製品の様々な種類の欠陥を検出する必要がある実世界の視覚検査シナリオにインスパイアされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-16T17:35:51Z)
• Pix2Surf: Learning Parametric 3D Surface Models of Objects from Images [64.53227129573293]
  1つ以上の視点から見れば、新しいオブジェクトの3次元パラメトリック表面表現を学習する際の課題について検討する。 ビュー間で一貫した高品質なパラメトリックな3次元表面を生成できるニューラルネットワークを設計する。 提案手法は,共通対象カテゴリからの形状の公開データセットに基づいて,教師と訓練を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-18T06:33:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。