基于实时 3D 数字孪生模拟的零-shot 多准则视觉质量检查：面向半受控工业环境
计算机视觉与模式识别
2025-12-01 v1
摘要
早期视觉质量检查对于实现零缺陷制造和最小化现代工业环境中的生产浪费至关重要。然而，鲁棒视觉检查系统的复杂性以及其广泛的数据需求阻碍了在半受控工业环境中广泛采用。在此背景下，我们提出一种无姿态依赖、零-shot 质量检查框架，通过将真实场景与实时数字孪生（DT）在 RGB-D 空间中进行比较。我们的做法通过对工业场景进行语义描述——即通过对象检测和姿态估计来识别已知计算机辅助设计模型——实现了高效的实时 DT 渲染。我们对实时、多模态 RGB-D DT 创建工具进行基准测试，同时跟踪计算资源消耗。此外，我们提供了一个可扩展且分层的标注策略，用于多准则缺陷检测，将姿态标注与逻辑和结构缺陷标注统一。基于包含轴向电动机质量检查的汽车用例，我们展示了该框架的有效性。我们的结果显示，在半受控工业条件下，即使仅使用简单距离测量，检测性能也可达最高 63.3% 的交并比（IoU）得分。我们的发现为未来在动态制造环境中开发通用、低数据缺陷检测方法奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2511.23214,
title = {Zero-Shot Multi-Criteria Visual Quality Inspection for Semi-Controlled Industrial Environments via Real-Time 3D Digital Twin Simulation},
author = {Jose Moises Araya-Martinez and Gautham Mohan and Kenichi Hayakawa Bolaños and Roberto Mendieta and Sarvenaz Sardari and Jens Lambrecht and Jörg Krüger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.23214},
year = {2025}
}