Efficient Method Using Attention Based Convolutional Neural Networks for Ceramic Tiles Defect Classification
Notice bibliographique
Résumé
One of the main ways of economic development has been to improve the performance and efficiency of manufacturing systems.Indeed, competition is fierce between most industrial organizations to provide new products and richer services for customers who are increasingly demanding.Although, indeed, most of the quality control and visual inspection tasks are performed by humans who use only the naked eye to detect defects, this form of control presents a number of limits, such as the size of the defects impossible to detect, risk of marketing a defective product and reduce the production performance.In this paper, a new method based on deep learning in the context of ceramic tile defect detection on a conveyor is proposed in order to provide effective quality control and real-time inspection.Our model is based on a convolutional architecture with a convolutional block attention module (CBAM) to pay more attention to the relevant areas of the input image and overcome the spatial information loss problems.A pre-processing step is performed before training by processing each image corresponding to a type of defect with an appropriate mask to facilitate learning.The experimental results show that our model produces an accurate and efficient classification of ceramic tile defects with a reduced number of parameters.We also propose a novel Ceramic defect tile dataset obtained from a ceramic production unit.The results of the experiments show that the suggested approach reaches an average accuracy rate of 99.93% compared to the state-of-the-art.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».