Generative AI in Industrial Machine Vision — A Review

要約

マシン ビジョンは、機械が視覚データを解釈し、それに基づいて動作できるようにすることで、産業アプリケーションにおける自動化、品質管理、運用効率を向上させます。
従来のコンピュータ ビジョンのアルゴリズムとアプローチは依然として広く利用されていますが、機械学習は現在の研究活動において極めて重要になっています。
特に、生成 \gls*{AI} は、データの拡張、画像解像度の向上、品質管理のための異常の特定を通じてパターン認識機能を向上させることで、有望な可能性を示しています。
ただし、マシン ビジョンにおける生成 \gls*{AI} の適用は、データの多様性、計算要件、堅牢な検証方法の必要性などの課題により、まだ初期段階にあります。
産業用マシンビジョンにおける生成 \gls*{AI} の現状を理解するには、最近の進歩、応用、研究傾向に焦点を当てた包括的な文献レビューが不可欠です。
そこで、PRISMA ガイドラインに基づく文献レビューが実施され、産業用マシン ビジョンにおける生成 \gls*{AI} に関する 1,200 以上の論文が分析されました。
私たちの発見により、現在の研究におけるさまざまなパターンが明らかになりました。生成 \gls*{AI} の主な用途は、分類や物体検出などのマシン ビジョン タスクのためのデータ拡張です。
さらに、産業用マシン ビジョンにおける生成 \gls*{AI} の適用を成功させるために、アプリケーションの課題とデータ要件を収集します。
この概要は、研究者に現在の研究のさまざまな分野や応用についての洞察を提供し、重要な進歩を強調し、将来の研究の機会を特定することを目的としています。

要約(オリジナル)

Machine vision enhances automation, quality control, and operational efficiency in industrial applications by enabling machines to interpret and act on visual data. While traditional computer vision algorithms and approaches remain widely utilized, machine learning has become pivotal in current research activities. In particular, generative \gls*{AI} demonstrates promising potential by improving pattern recognition capabilities, through data augmentation, increasing image resolution, and identifying anomalies for quality control. However, the application of generative \gls*{AI} in machine vision is still in its early stages due to challenges in data diversity, computational requirements, and the necessity for robust validation methods. A comprehensive literature review is essential to understand the current state of generative \gls*{AI} in industrial machine vision, focusing on recent advancements, applications, and research trends. Thus, a literature review based on the PRISMA guidelines was conducted, analyzing over 1,200 papers on generative \gls*{AI} in industrial machine vision. Our findings reveal various patterns in current research, with the primary use of generative \gls*{AI} being data augmentation, for machine vision tasks such as classification and object detection. Furthermore, we gather a collection of application challenges together with data requirements to enable a successful application of generative \gls*{AI} in industrial machine vision. This overview aims to provide researchers with insights into the different areas and applications within current research, highlighting significant advancements and identifying opportunities for future work.

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