Blaž Rolih Matic Fučka Danijel Skočaj

Abstract

Die Detektion von Oberflächenfehlern ist eine zentrale Aufgabe in zahlreichen Industriezweigen und zielt darauf ab, Fehler oder Unregelmäßigkeiten an hergestellten Komponenten effizient zu erkennen und lokalisiert zu erfassen. Obwohl zahlreiche Methoden vorgeschlagen wurden, erfüllen viele dieser Ansätze die industriellen Anforderungen an hohe Leistungsfähigkeit, Effizienz und Anpassungsfähigkeit nicht ausreichend. Bestehende Verfahren sind oft auf spezifische Überwachungsszenarien beschränkt und zeigen Schwierigkeiten bei der Anpassung an die vielfältigen Datenaufzeichnungen, die in realen Fertigungsprozessen auftreten, wie beispielsweise unüberwachte, schwach überwachte, gemischte Überwachung und vollständig überwachte Szenarien. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, stellen wir SuperSimpleNet vor – ein hoch-effizientes und anpassungsfähiges diskriminatives Modell, das auf der Grundlage von SimpleNet entwickelt wurde. SuperSimpleNet integriert einen neuartigen Prozess zur synthetischen Generierung von Anomalien, einen verbesserten Klassifikationskopf sowie ein optimiertes Lernverfahren, das eine effiziente Trainingsdurchführung in allen vier Überwachungsszenarien ermöglicht. Damit ist es das erste Modell, das die volle Nutzung aller verfügbaren Datenaufzeichnungen erlaubt. SuperSimpleNet setzt eine neue Benchmark für die Leistungsfähigkeit in allen Szenarien, wie die Ergebnisse auf vier anspruchsvollen Benchmark-Datensätzen belegen. Neben hoher Genauigkeit zeichnet sich das Modell durch außergewöhnliche Geschwindigkeit aus und erreicht eine Inferenzzeit unter 10 ms. Durch die Vereinheitlichung verschiedener Überwachungsparadigmen bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung herausragender Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit stellt SuperSimpleNet einen vielversprechenden Fortschritt bei der Bewältigung realer Fertigungsprobleme dar und schließt die Lücke zwischen akademischer Forschung und industrieller Anwendung. Code: https://github.com/blaz-r/SuperSimpleNet