Identifying the Defective: Detecting Damaged Grains for Cereal Appearance Inspection

要約

穀物は、必須栄養素の主要な供給源として人間の食事において重要な役割を果たしています。
穀物外観検査 (GAI) は、穀物の品質を判定し、穀物の流通と加工を促進するために不可欠なプロセスとして機能します。
しかし、GAIは検査員による手作業で煩雑な手順で日常的に行われており、これがスマート農業において大きなボトルネックとなっている。
この論文では、自動 GAI システム:AI4GrainInsp の開発に努めます。
穀粒の特有の特性を分析することにより、GAI を普遍的な問題である異常検出 (AD) として定式化します。この問題では、健康で食用に適した穀粒は正常なサンプルとみなされ、損傷した穀粒や未知の物体は異常とみなされます。
さらに、AD-GAI と呼ばれる AD モデルを提案します。このモデルは、正常なサンプルのみを使用してトレーニングされますが、推論中に異常を識別できます。
さらに、データ収集用にプロトタイプのデバイスをカスタマイズし、小麦とトウモロコシの穀粒の 220K の高品質画像を含む大規模なデータセットを作成します。
広範な実験を通じて、AD-GAI は高度な AD 手法と比較して大幅なパフォーマンスを達成し、AI4GrainInsp は人間の専門家と比較して非常に安定したパフォーマンスを実現し、20 倍以上の高速化を超える検査効率に優れています。
データセット、コード、モデルは https://github.com/hellodfan/AI4GrainInsp でリリースされます。

要約(オリジナル)

Cereal grain plays a crucial role in the human diet as a major source of essential nutrients. Grain Appearance Inspection (GAI) serves as an essential process to determine grain quality and facilitate grain circulation and processing. However, GAI is routinely performed manually by inspectors with cumbersome procedures, which poses a significant bottleneck in smart agriculture. In this paper, we endeavor to develop an automated GAI system:AI4GrainInsp. By analyzing the distinctive characteristics of grain kernels, we formulate GAI as a ubiquitous problem: Anomaly Detection (AD), in which healthy and edible kernels are considered normal samples while damaged grains or unknown objects are regarded as anomalies. We further propose an AD model, called AD-GAI, which is trained using only normal samples yet can identify anomalies during inference. Moreover, we customize a prototype device for data acquisition and create a large-scale dataset including 220K high-quality images of wheat and maize kernels. Through extensive experiments, AD-GAI achieves considerable performance in comparison with advanced AD methods, and AI4GrainInsp has highly consistent performance compared to human experts and excels at inspection efficiency over 20x speedup. The dataset, code and models will be released at https://github.com/hellodfan/AI4GrainInsp.

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