Open Stamped Parts Dataset

要約

自動車製造用のプレス金属板の合成画像と実際の画像を特徴とする Open Stamped Parts Dataset (OSPD) を紹介します。
7 台のカメラからキャプチャされた実際の部品画像は、7,980 枚のラベルなし画像と 1,680 枚のラベル付き画像で構成されます。
さらに、穴の 10% に合成的に生成されたマスクを重ねて欠陥データセットを作成しました。
合成データセットは、照明とカメラに対する部品の配置に関して実際の製造環境を再現します。
合成データには、7,980 個のトレーニング画像、1,680 個の検証画像、および 1,680 個のテスト画像が含まれており、それぞれにすべての穴の周囲にバウンディング ボックスとセグメンテーション マスクの注釈が付けられています。
合成データ内の穴の 10% は、実際の画像データセットで生成された欠陥を模倣しています。
私たちは合成 OSPD で穴検出モデルをトレーニングし、67.2% の修正再現率スコアと 94.4% の精度を達成しました。
私たちは、自動車製造およびより広範な機械学習およびコンピューター ビジョン コミュニティの研究者が OSPD を使用して、金属板のスタンピング プロセスにおけるスタンピング穴の欠陥検出における最先端技術を進歩させることを期待しています。
データセットは、https://tinyurl.com/hm6xatd7 からダウンロードできます。

要約(オリジナル)

We present the Open Stamped Parts Dataset (OSPD), featuring synthetic and real images of stamped metal sheets for auto manufacturing. The real part images, captured from 7 cameras, consist of 7,980 unlabeled images and 1,680 labeled images. In addition, we have compiled a defect dataset by overlaying synthetically generated masks on 10% of the holes. The synthetic dataset replicates the real manufacturing environment in terms of lighting and part placement relative to the cameras. The synthetic data includes 7,980 training images, 1,680 validation images and 1,680 test images, each with bounding box and segmentation mask annotations around all holes. 10% of the holes in the synthetic data mimic defects generated in the real image dataset. We trained a hole-detection model on the synthetic-OSPD, achieving a modified recall score of 67.2% and a precision of 94.4% . We anticipate researchers in the auto manufacturing and broader machine learning and computer vision communities using OSPD to advance the state of the art in defect detection of stamped holes in the metalsheet stamping process. The dataset is available for download at: https://tinyurl.com/hm6xatd7

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