Artificial Intelligence for Product Quality Inspection in Manufacturing Industry - Online Detection of Edge Defects on Inorganic Solid Material
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The detection and localization of small and tiny defects on high-resolution images is considered one of the main challenges in the field of computer vision. In the manufacturing industry, the production speed and cycle time are considered the major target of a production process. For such reason, automated quality detection is getting even more complexified by the need of performing defect detection on moving products. In this work, we investigate the performance of a small defect detection process on high-scale images by utilizing state-of-the-art object detection architectures and a set of the hardware setup. Taking as a target the detection of defects on moving products, and using a small training set and a procedure of data augmentation, we demonstrated that such a challenge can be solved using machine learning and artificial intelligence coupled with domain knowledge in machine vision hardware selection and design. The sections of this paper are organized into two parts, the first part describes the problem, the existing and related works, and a summary of the existing methodologies. The second part of the paper is centered on our case study for which we started by describing the adopted methodology, the vision system design, the data acquisition and processing, the model training, and the obtained results, then it is concluded with a discussion of the model outputs and the listing of challenges that still to be studied in future works.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle