論文の概要: Phase-Interface Instance Segmentation as a Visual Sensor for Laboratory Process Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10782v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 13:55:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-12 16:22:32.978357
• Title: Phase-Interface Instance Segmentation as a Visual Sensor for Laboratory Process Monitoring
• Title（参考訳）: 検査プロセスモニタリングのための視覚センサとしてのフェーズインタフェースインスタンスセグメンテーション
• Abstract要約: 我々は,3,668イメージと23のガラス製品カテゴリを備えた容器対応ベンチマークであるChemical Transparent Glasses dataset 2.0 (CTG 2.0)を紹介した。 本研究では,ロバストな意味表現にLGA(Local-Global Attention)と境界修正にRCM(Rectangular Self-Calibration Module)を組み合わせたLGA-RCM-YOLOを提案する。 CTG 2.0では、提案モデルは84.4%のAP@0.5と58.43%のAP@0.5-0.95を達成し、それぞれYOLO11mベースラインを6.42および8.75APポイント改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.915862339052328
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reliable visual monitoring of chemical experiments remains challenging in transparent glassware, where weak phase boundaries and optical artifacts degrade conventional segmentation. We formulate laboratory phenomena as the time evolution of phase interfaces and introduce the Chemical Transparent Glasses dataset 2.0 (CTG 2.0), a vessel-aware benchmark with 3,668 images, 23 glassware categories, and five multiphase interface types for phase-interface instance segmentation. Building on YOLO11m-seg, we propose LGA-RCM-YOLO, which combines Local-Global Attention (LGA) for robust semantic representation and a Rectangular Self-Calibration Module (RCM) for boundary refinement of thin, elongated interfaces. On CTG 2.0, the proposed model achieves 84.4% AP@0.5 and 58.43% AP@0.5-0.95, improving over the YOLO11m baseline by 6.42 and 8.75 AP points, respectively, while maintaining near real-time inference (13.67 FPS, RTX 3060). An auxiliary color-attribute head further labels liquid instances as colored or colorless with 98.71% precision and 98.32% recall. Finally, we demonstrate continuous process monitoring in separatory-funnel phase separation and crystallization, showing that phase-interface instance segmentation can serve as a practical visual sensor for laboratory automation.
• Abstract（参考訳）: 化学実験の信頼性の高い視覚的モニタリングは、従来のセグメンテーションを劣化させる弱い位相境界と光学的アーティファクトを持つ透明ガラス製品では依然として困難である。 我々は,相界面の時間的進化として実験室現象を定式化し,3,668イメージ,23のガラス製品カテゴリ,および相界面インスタンスセグメンテーションのための5つの多相界面タイプを備えた容器対応ベンチマークであるChemical Transparent Glasses dataset 2.0(CTG 2.0)を紹介する。 YOLO11m-seg上に構築したLGA-RCM-YOLOは,ロバストなセマンティック表現のためのローカル・グローバル・アテンション(LGA)と,細長いインタフェースの境界修正のための矩形自己校正モジュール(RCM)を組み合わせたものである。 CTG 2.0では、提案されたモデルは84.4%のAP@0.5と58.43%のAP@0.5-0.95を達成し、ほぼリアルタイムな推論(13.67 FPS、RTX 3060)を維持しながら、YOLO11mベースラインを6.42と8.75 APポイント改善した。 補助的なカラー属性ヘッドは、液体のインスタンスを98.71%の精度と98.32%のリコールで、色または無色とラベル付けする。 最後に, 分離ファンネル相分離および結晶化における連続的プロセスモニタリングを実証し, 相界面インスタンスのセグメンテーションが実験室自動化のための実用的な視覚センサとして機能することを示した。

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