要約
目視検査、つまり産業上の異常検出は、製造における最も一般的な品質管理の 1 つです。
このタスクは、後の手動検査に備えて、画像から異常の存在 (回路基板の画像上の部品の欠落など) を特定することです。
産業用異常検出は近年急増していますが、ほとんどの異常検出方法は依然として正常なサンプルからの知識のみを利用しており、頻繁に入手可能な異常サンプルからの情報を活用できていません。
さらに、一般的な画像分類データセットで事前トレーニングされた非常に一般的な特徴抽出器に大きく依存しています。
この論文では、これらの欠点に対処し、正常および異常なドメイン内サンプルで微調整された特徴抽出器と、異常な特徴を識別するための後続のメモリ バンクに基づいた新しい異常検出システム AnomarousPatchCore~(APC) を提案します。
APC の特徴抽出機能を微調整するために、異常検出のさまざまな側面 (分類と位置特定) に対処し、正常なサンプルと異常なサンプルの間の不均衡の影響を軽減する 3 つの補助タスクを提案します。
MVTec データセットに関する広範な評価では、APC が異常検出において最先端のシステムを上回っていることが示されています。これは、その後の手動検査を考慮すると、産業用異常検出において特に重要です。
詳細なアブレーション研究では、APC の特性をさらに調査します。
要約(オリジナル)
Visual inspection, or industrial anomaly detection, is one of the most common quality control types in manufacturing. The task is to identify the presence of an anomaly given an image, e.g., a missing component on an image of a circuit board, for subsequent manual inspection. While industrial anomaly detection has seen a surge in recent years, most anomaly detection methods still utilize knowledge only from normal samples, failing to leverage the information from the frequently available anomalous samples. Additionally, they heavily rely on very general feature extractors pre-trained on common image classification datasets. In this paper, we address these shortcomings and propose the new anomaly detection system AnomalousPatchCore~(APC) based on a feature extractor fine-tuned with normal and anomalous in-domain samples and a subsequent memory bank for identifying unusual features. To fine-tune the feature extractor in APC, we propose three auxiliary tasks that address the different aspects of anomaly detection~(classification vs. localization) and mitigate the effect of the imbalance between normal and anomalous samples. Our extensive evaluation on the MVTec dataset shows that APC outperforms state-of-the-art systems in detecting anomalies, which is especially important in industrial anomaly detection given the subsequent manual inspection. In detailed ablation studies, we further investigate the properties of our APC.
arxiv情報
著者 | Mykhailo Koshil,Tilman Wegener,Detlef Mentrup,Simone Frintrop,Christian Wilms |
発行日 | 2024-08-27 14:51:34+00:00 |
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