Automatic Detection of Defects on Periodically Patterned Textures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Defect detection is a major concern in quality control of various products in industries. This paper presents two different machine-vision based methods for detecting defects on periodically patterned textures. In the first method, input defective image is split into several blocks of size same as the size of the periodic unit of the image and chi-square histogram distances of each periodic block with respect to itself and all other periodic blocks are calculated to get a dissimilarity matrix. This dissimilarity matrix is subjected to Ward's hierarchical clustering to automatically identify defective and defect-free blocks. The second method of defect detection is based on Universal Quality Index which is a measure of loss of correlation, luminance distortion and contrast distortion between any two signals. Quality indices of a periodic block with respect to itself and all other periodic blocks are calculated to get a similarity matrix containing quality indices. Specific variances of the periodic blocks are derived from the quality index matrix through orthogonal factor model based on eigen decomposition. These variances are subjected to Ward's hierarchical clustering to automatically identify defective and defect-free blocks. Results of experiments on real fabric images with defects show that the defect detection methods based on chi-square histogram distance and universal quality index yield a success rate of 98.6% and 97.8% respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».