Blaž Rolih Matic Fučka Danijel Skočaj

要約

表面欠陥検出は、製造された部品表面に生じる不具合や異常を効率的に検出・局所化することを目的として、多数の産業分野で重要な課題である。これまでに多数の手法が提案されてきたが、多くの場合、高い性能、効率性、および柔軟性という産業界の要請を満たすことができていない。既存の手法はしばしば特定の教師あり状況に限定されており、実際の製造プロセスで頻繁に見られる多様なデータアノテーション（無教師、弱教師、混合教師、完全教師など）に対応することが困難である。こうした課題を解決するために、本研究ではSimpleNetを基盤に構築された、極めて効率的かつ柔軟な識別モデル「SuperSimpleNet」を提案する。SuperSimpleNetは、新たな合成異常生成プロセス、強化された分類ヘッド、および改善された学習プロトコルを導入することで、4つの教師あり状況すべてにおいて効率的な学習を可能にし、これまでにない形ですべての利用可能なアノテーション情報を完全に活用できるモデルとして世界初の実現を達成した。4つの困難なベンチマークデータセットにおける実験結果から、SuperSimpleNetはすべての状況において新たな性能基準を設定していることが示された。精度の高さに加え、非常に高速な推論を実現しており、推論時間は10ms未満を達成している。多様な教師あり枠組みを統合しつつ、優れた速度と信頼性を維持できる点から、SuperSimpleNetは現実の製造現場における課題解決に向けた有望な一歩であり、学術研究と産業応用のギャップを埋める上で重要な進展である。コード：https://github.com/blaz-r/SuperSimpleNet