Quality control is a crucial activity performed by manufacturing companies to ensure their products conform to the requirements and specifications. The introduction of artificial intelligence models enables to automate the visual quality inspection, speeding up the inspection process and ensuring all products are evaluated under the same criteria. In this research, we compare supervised and unsupervised defect detection techniques and explore data augmentation techniques to mitigate the data imbalance in the context of automated visual inspection. Furthermore, we use Generative Adversarial Networks for data augmentation to enhance the classifiers' discriminative performance. Our results show that state-of-the-art unsupervised defect detection does not match the performance of supervised models but can be used to reduce the labeling workload by more than 50%. Furthermore, the best classification performance was achieved considering GAN-based data generation with AUC ROC scores equal to or higher than 0,9898, even when increasing the dataset imbalance by leaving only 25\% of the images denoting defective products. We performed the research with real-world data provided by Philips Consumer Lifestyle BV.


翻译:质量控制是制造公司为确保其产品符合要求和规格而开展的一项关键活动。引入人工智能模型可以使视觉质量检查自动化,加快检查过程,并确保所有产品都按照同样的标准进行评估。在这项研究中,我们比较了受监督和不受监督的缺陷检测技术,并探索了数据增强技术,以减轻自动视觉检查中的数据不平衡。此外,我们利用基因辅助网络来增加数据,以提高分类者的歧视性性能。我们的结果显示,最新的无监督缺陷检测与监督模型的性能不相符,但可用于将标签工作量减少50%以上。此外,考虑到基于GAN的数据生成等于或高于0.9898的ACUC ROC分数,即使仅留下25 ⁇ 显示有缺陷的图像,数据也增加了数据不平衡。我们用菲利普斯消费者生命模式BV提供的真实世界数据进行了研究。

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