Blaž Rolih Matic Fučka Danijel Skočaj

초록

표면 결함 탐지는 제조된 부품의 불완전성 또는 비정상적인 부분을 효율적으로 식별하고 위치를 파악하는 데 목적이 있는 여러 산업에서 핵심적인 과제이다. 다양한 방법이 제안되어 왔지만, 많은 기존 방법들은 높은 성능, 효율성, 그리고 적응성 측면에서 산업 현장의 요구를 충족하지 못하고 있다. 기존 접근법은 일반적으로 특정한 감독 환경에 국한되어 있으며, 실제 제조 과정에서 자주 발생하는 다양한 데이터 레이블링 형태—비감독, 약한 감독, 혼합 감독, 완전 감독 등—에 대한 적응이 어려운 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 SimpleNet을 기반으로 한 매우 효율적이고 유연한 분류 모델인 SuperSimpleNet을 제안한다. SuperSimpleNet은 새로운 합성 결함 생성 과정, 개선된 분류 헤드, 그리고 향상된 학습 절차를 도입하여 네 가지 감독 환경 모두에서 효율적인 학습이 가능하게 하였으며, 모든 사용 가능한 데이터 레이블을 최대한 활용할 수 있는 최초의 모델이다. SuperSimpleNet은 네 가지 도전적인 벤치마크 데이터셋에서의 성능 결과를 통해 모든 감독 환경에서 새로운 기준을 제시하고 있다. 정확도 외에도 매우 빠른 처리 속도를 갖추고 있어 추론 시간이 10ms 미만으로 이루어진다. 다양한 감독 철학을 통합하면서도 뛰어난 속도와 신뢰성을 유지할 수 있는 능력을 갖춘 SuperSimpleNet은 실제 제조 환경의 문제 해결에 있어 중요한 전진 단계이며, 학계의 연구 성과와 산업 응용 간의 격차를 좁히는 데 기여할 것으로 기대된다. 코드: https://github.com/blaz-r/SuperSimpleNet