Blaž Rolih Matic Fučka Danijel Skočaj

الملخص

تمثّل كشف العيوب السطحية مهمة بالغة الأهمية في العديد من الصناعات، وتهدف إلى تحديد العيوب أو التشوهات في المكونات المُصنَّعة وتحديد مواقعها بفعالية. وعلى الرغم من العدد الكبير من الطرق المقترحة، فإن العديد منها لا يلبي متطلبات الصناعة من حيث الأداء العالي والكفاءة والقدرة على التكيّف. وغالبًا ما تكون الطرق الحالية محدودة بسيناريوهات مراقبة محددة، وتعاني من صعوبة التكيّف مع تنوع أنماط التسمية البيانات التي تُواجه في العمليات الإنتاجية الواقعية، مثل السيناريوهات غير المراقبة، والضعيفة المراقبة، والمتعددة المراقبة، والكاملة المراقبة. ولحل هذه التحديات، نقترح نموذج SuperSimpleNet، وهو نموذج تمييزي فعّال وقادر على التكيّف، مبني على أساس نموذج SimpleNet. ويضم SuperSimpleNet عملية جديدة لتفعيل توليد العيوب الاصطناعية، ورأس تصنيف محسّن، وآلية تعلّم مطورة، ما يمكّنه من التدريب بكفاءة في جميع السيناريوهات الأربعة للرقابة، ليصبح أول نموذج قادر على استغلال جميع أنواع تسميات البيانات المتاحة بالكامل. ويُعد SuperSimpleNet معيارًا جديدًا للأداء في جميع السيناريوهات، كما يُظهر ذلك من خلال نتائجه على أربع مجموعات بيانات معيارية صعبة. وبخلاف الدقة، فإن النموذج سريع جدًا، حيث يحقق زمن استنتاج أقل من 10 مللي ثانية. وبفضل قدرته على دمج مختلف نماذج المراقبة مع الحفاظ على سرعة ممتازة وموثوقية عالية، يُعد SuperSimpleNet خطوة واعدة في مواجهة التحديات الواقعية في الصناعات التحويلية، وسد الفجوة بين الأبحاث الأكاديمية والتطبيقات الصناعية.الكود: https://github.com/blaz-r/SuperSimpleNet