Metal Structural Defect Detection Based-On Deep Learning and Grad-Cam
Notice bibliographique
Résumé
It is crucial to guarantee the quality of the surface of metal products, with different inspection methods and technologies being recommended recently. Traditional techniques for manually inspecting items face several limitations and often find it challenging to ensure flawless results. Vision-based approaches for automatic examination of metal surfaces have emerged as powerful and effective methods for tackling various quality control challenges in the industrial sector. Therefore, in this study a surface defects detection for metal images using modified NasNetMobile and three other convolution neural network. Furthermore, we conducted a comparison study between modified NasNetMobile, MobileNetV2, InceptionV3, RensNet50. We have trained and tested our classification models using a public database of Northeastern University composed of 1800 images of defects. Evaluation phase showed that the the modified lightweight models including MobileNetV2 and NasNetMobile achieved good results with 99.7% of accuracy, while applying Grad-Cam algorithm demonstrate that our models can be easily utilized to efficiently inspect metal surface defects even if it is with background different of the images used in training. Testing results of our model on external images showed that the proposed study is capable of identifying and localizing the defected region on wind turbine surface and other metal panel types.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».