論文の概要: Unsupervised Learning for Industrial Defect Detection: A Case Study on Shearographic Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02541v1
- Date: Tue, 04 Nov 2025 12:48:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-05 18:47:05.994639
- Title: Unsupervised Learning for Industrial Defect Detection: A Case Study on Shearographic Data
- Title（参考訳）: 産業欠陥検出のための教師なし学習--シーアグラフデータを用いた事例研究
- Authors: Jessica Plassmann, Nicolas Schuler, Georg von Freymann, Michael Schuth,
- Abstract要約: 本研究では,せん断画像の自動異常検出のための教師なし学習手法について検討する。
完全に接続されたオートエンコーダ、畳み込みオートエンコーダ、学生-教師モデルという3つのアーキテクチャが評価されている。
その結果, 生徒-教師のアプローチは, より優れた分類を達成し, 正確なローカライゼーションを可能にすることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Shearography is a non-destructive testing method for detecting subsurface defects, offering high sensitivity and full-field inspection capabilities. However, its industrial adoption remains limited due to the need for expert interpretation. To reduce reliance on labeled data and manual evaluation, this study explores unsupervised learning methods for automated anomaly detection in shearographic images. Three architectures are evaluated: a fully connected autoencoder, a convolutional autoencoder, and a student-teacher feature matching model. All models are trained solely on defect-free data. A controlled dataset was developed using a custom specimen with reproducible defect patterns, enabling systematic acquisition of shearographic measurements under both ideal and realistic deformation conditions. Two training subsets were defined: one containing only undistorted, defect-free samples, and one additionally including globally deformed, yet defect-free, data. The latter simulates practical inspection conditions by incorporating deformation-induced fringe patterns that may obscure localized anomalies. The models are evaluated in terms of binary classification and, for the student-teacher model, spatial defect localization. Results show that the student-teacher approach achieves superior classification robustness and enables precise localization. Compared to the autoencoder-based models, it demonstrates improved separability of feature representations, as visualized through t-SNE embeddings. Additionally, a YOLOv8 model trained on labeled defect data serves as a reference to benchmark localization quality. This study underscores the potential of unsupervised deep learning for scalable, label-efficient shearographic inspection in industrial environments.
- Abstract（参考訳）: シーアグラフィーは、表面欠陥を検出する非破壊検査手法であり、高い感度と全フィールド検査機能を提供する。
しかし、専門的な解釈を必要とするため、その産業的な採用は限られている。
本研究では,ラベル付きデータへの依存を低減し,手動による評価を行うため,せん断画像の自動異常検出のための教師なし学習手法を検討する。
3つのアーキテクチャが評価され、完全に接続されたオートエンコーダ、畳み込みオートエンコーダ、学生と教師の機能マッチングモデルである。
すべてのモデルは、欠陥のないデータのみに基づいて訓練される。
再現可能な欠陥パターンを持つカスタム標本を用いて, 理想的な変形条件および現実的な変形条件下でのせん断測定の系統的取得を可能にする制御データセットを開発した。
2つのトレーニングサブセットが定義されている。ひとつは歪みのない欠陥のないサンプルのみを含むもので、もうひとつはグローバルに変形するが欠陥のないデータを含む。
後者は、局所的な異常を隠蔽する変形誘起フリンジパターンを組み込むことで、実際の検査条件をシミュレートする。
モデルは二分分類の点から評価し, 生徒-教師モデルでは空間的欠陥の局所化を行う。
その結果, 生徒-教師のアプローチは, より優れた分類ロバスト性を実現し, 正確なローカライゼーションを可能にすることがわかった。
オートエンコーダベースのモデルと比較して、t-SNE埋め込みを通して可視化されるように、特徴表現の分離性が改善されている。
さらに、ラベル付き欠陥データに基づいてトレーニングされたYOLOv8モデルは、ベンチマークのローカライゼーション品質への参照として機能する。
本研究は, 産業環境における拡張性, ラベル効率の高いせん断検査における教師なし深層学習の可能性を明らかにするものである。
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