基于 Segment Anything 模型的高效切削刀具磨损分割
计算机视觉与模式识别
2024-08-29 v1 人工智能
机器学习
图像与视频处理
摘要
刀具磨损条件影响加工件的表面质量及最终几何精度。本研究提出一种基于 Segment Anything 模型的高效刀具磨损分割方法，该方法将 U-Net 集成为自动提示生成器，以简化刀具磨损检测流程。我们的评估涵盖三种 Point-of-Interest 生成方法，并进一步研究了训练数据集大小与 U-Net 训练强度变化对磨损分割结果的影响。结果始终凸显了本方法相对于 U-Net 的优势，强调即使在数据集有限的情况下也能实现精确的磨损分割。此特性凸显了其在数据集可能有限的工业场景中的潜在应用价值。
引用
@article{arxiv.2407.01211,
title = {Efficient Cutting Tool Wear Segmentation Based on Segment Anything Model},
author = {Zongshuo Li and Ding Huo and Markus Meurer and Thomas Bergs},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.01211},
year = {2024}
}