論文の概要: Automated Annotation of Shearographic Measurements Enabling Weakly Supervised Defect Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.06171v1
• Date: Fri, 05 Dec 2025 21:49:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.216666
• Title: Automated Annotation of Shearographic Measurements Enabling Weakly Supervised Defect Detection
• Title（参考訳）: 欠陥検出を弱めるせん断計測の自動アノテーション
• Authors: Jessica Plassmann, Nicolas Schuler, Michael Schuth, Georg von Freymann,
• Abstract要約: 産業採用における重要な制限は、高品質なアノテートデータセットの欠如である。 深層学習を用いたせん断計測から欠陥アノテーションを生成する自動ワークフローを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Shearography is an interferometric technique sensitive to surface displacement gradients, providing high sensitivity for detecting subsurface defects in safety-critical components. A key limitation to industrial adoption is the lack of high-quality annotated datasets, since manual labeling remains labor-intensive, subjective, and difficult to standardize. We introduce an automated workflow that generates defect annotations from shearography measurements using deep learning, producing high-resolution segmentation and bounding-box labels. Evaluation against expert-labeled data demonstrates sufficient accuracy to enable weakly supervised training, reducing manual effort and supporting scalable dataset creation for robust defect detection.
• Abstract（参考訳）: シーアログラフィーは、表面変位勾配に敏感な干渉計測技術であり、安全臨界成分の表面欠陥の検出に高い感度を提供する。 手動ラベリングは労働集約的であり、主観的で、標準化が難しいため、産業採用の鍵となるのは、高品質なアノテートデータセットの欠如である。 ディープラーニングを用いたせん断計測から欠陥アノテーションを生成する自動ワークフローを導入し,高分解能セグメンテーションとバウンディングボックスラベルを生成する。 専門家ラベル付きデータに対する評価は、弱い教師付きトレーニングを可能にするのに十分な精度を示し、手作業の削減と堅牢な欠陥検出のためのスケーラブルなデータセット生成をサポートする。

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