面向制造产品自动视觉检测的主动学习
机器学习
2021-09-07 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
质量控制是制造企业执行的一项关键活动，以确保产品符合质量标准并避免对品牌声誉造成潜在损害。传感器和连接成本的下降使得制造业的数字化程度不断提高。此外，人工智能实现了更高程度的自动化，减少了缺陷检测所需的整体成本和时间。在本研究中，我们比较了三种主动学习方法和五种机器学习算法在视觉缺陷检测中的应用，所用数据由 Philips Consumer Lifestyle BV 提供的真实世界数据。我们的结果表明，主动学习减少了数据标注工作量，且不会损害模型性能。
引用
@article{arxiv.2109.02469,
title = {Active Learning for Automated Visual Inspection of Manufactured Products},
author = {Elena Trajkova and Jože M. Rožanec and Paulien Dam and Blaž Fortuna and Dunja Mladenić},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.02469},
year = {2021}
}