論文の概要: A Segmentation-driven Editing Method for Bolt Defect Augmentation and Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10509v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 10:24:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.272091
• Title: A Segmentation-driven Editing Method for Bolt Defect Augmentation and Detection
• Title（参考訳）: ボルト欠陥増大検出のためのセグメンテーション駆動編集法
• Authors: Yangjie Xiao, Ke Zhang, Jiacun Wang, Xin Sheng, Yurong Guo, Meijuan Chen, Zehua Ren, Zhaoye Zheng, Zhenbing Zhao,
• Abstract要約: ボルト欠陥検出は送電線の安全性を確保するために重要である。 セグメント化駆動型ボルト欠陥編集法(SBDE)を提案する。 実験の結果,SBDEにより生成されたボルト欠陥画像は,最先端画像編集モデルよりも有意に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.833357038367905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bolt defect detection is critical to ensure the safety of transmission lines. However, the scarcity of defect images and imbalanced data distributions significantly limit detection performance. To address this problem, we propose a segmentationdriven bolt defect editing method (SBDE) to augment the dataset. First, a bolt attribute segmentation model (Bolt-SAM) is proposed, which enhances the segmentation of complex bolt attributes through the CLAHE-FFT Adapter (CFA) and Multipart- Aware Mask Decoder (MAMD), generating high-quality masks for subsequent editing tasks. Second, a mask optimization module (MOD) is designed and integrated with the image inpainting model (LaMa) to construct the bolt defect attribute editing model (MOD-LaMa), which converts normal bolts into defective ones through attribute editing. Finally, an editing recovery augmentation (ERA) strategy is proposed to recover and put the edited defect bolts back into the original inspection scenes and expand the defect detection dataset. We constructed multiple bolt datasets and conducted extensive experiments. Experimental results demonstrate that the bolt defect images generated by SBDE significantly outperform state-of-the-art image editing models, and effectively improve the performance of bolt defect detection, which fully verifies the effectiveness and application potential of the proposed method. The code of the project is available at https://github.com/Jay-xyj/SBDE.
• Abstract（参考訳）: ボルト欠陥検出は送電線の安全性を確保するために重要である。 しかし、欠陥画像の不足と不均衡なデータ分布は検出性能を著しく制限する。 この問題に対処するために,セグメント化駆動型ボルト欠陥編集法(SBDE)を提案する。 まず, CLAHE-FFT Adapter (CFA) と Multipart-Aware Mask Decoder (MAMD) を用いて, 複雑なボルト属性のセグメンテーションを強化するボルト属性セグメンテーションモデル (Bolt-SAM) を提案する。 次に, マスク最適化モジュール (MOD) をイメージインペイントモデル (LaMa) と統合して, 通常のボルトを属性編集により欠陥のあるものに変換するボルト欠陥属性編集モデル (MOD-LaMa) を構築する。 最後に,編集された欠陥ボルトを元の検査シーンに戻して,欠陥検出データセットを拡張するために,編集回収増強(ERA)戦略を提案する。 複数のボルトデータセットを構築し,広範囲な実験を行った。 実験結果から,SBDEが生成したボルト欠陥画像は,最先端画像編集モデルよりも有意に優れ,ボルト欠陥検出性能が向上し,本手法の有効性と適用可能性を検証した。 プロジェクトのコードはhttps://github.com/Jay-xyj/SBDEで公開されている。

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