Real-Time Wheel Detection and Rim Classification in Automotive Production

要約

【タイトル】自動車生産におけるリアルタイムのホイール検出とリム分類

【要約】本論文では、従来のコンピュータビジョンと深層学習の技術を組み合わせることで、リアルタイムの自動リム検出、分類、検査に新しいアプローチを提案しています。自動車の製造ラインの最後には、製造された車両の潜在的な欠陥を特定するために品質管理プロセスが実施されます。一般的な欠陥の例としては、正しく取り付けられていないリムが挙げられます。定期的な検査は、疲労や注意散漫などの要因によって影響を受ける人間の労働者によって主に行われます。私たちは、単一の車両のすべての四つの輪がサイズやタイプでマッチしているかどうかを検証するための新しいプロトタイプを設計しました。さらに、車輪、リム、ボルトの検出、およびリム分類に対する3つの包括的なオープンソースデータベースであるCWD1500、WHEEL22、およびRB600を、科学的目的に無料で使用できるよう提供します。

【要点】

– 自動車製造において、リアルタイムでリムの自動検出、分類、検査を行うアプローチを提案
– 製造ラインの最後の品質管理プロセスで、車両の欠陥を特定するために検査が行われる
– 従来は、人間の労働者によって検査が主に行われており、疲労や注意散漫などの要因によって精度が低下する可能性があった
– 新しいプロトタイプを設計し、四つの輪がサイズやタイプでマッチしているかどうかを検証する
– 車輪、リム、ボルトの検出、およびリム分類に対する3つの包括的なオープンソースデータベースを提供し、科学的目的に無料で使用できるようにする。

要約(オリジナル)

This paper proposes a novel approach to real-time automatic rim detection, classification, and inspection by combining traditional computer vision and deep learning techniques. At the end of every automotive assembly line, a quality control process is carried out to identify any potential defects in the produced cars. Common yet hazardous defects are related, for example, to incorrectly mounted rims. Routine inspections are mostly conducted by human workers that are negatively affected by factors such as fatigue or distraction. We have designed a new prototype to validate whether all four wheels on a single car match in size and type. Additionally, we present three comprehensive open-source databases, CWD1500, WHEEL22, and RB600, for wheel, rim, and bolt detection, as well as rim classification, which are free-to-use for scientific purposes.

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