MulSen-AD

Обнаружение аномалий объектов имеет важнейшее значение для промышленного контроля качества, однако традиционные методы, использующие один датчик, сталкиваются с серьезными ограничениями. Они не способны охватить широкий спектр типов аномалий, поскольку отдельные датчики часто ограничены регистрацией либо только внешнего вида, либо геометрической структуры, либо внутренних свойств. Чтобы преодолеть эти проблемы, мы представляем MulSen-AD — первый высокодетализированный набор данных для обнаружения аномалий на основе нескольких датчиков, специально разработанный для промышленных применений. MulSen-AD объединяет данные с RGB-камер, лазерных сканеров и инфракрасной термографии с синхронным детектированием (lock-in), эффективно фиксируя внешний вид, геометрические деформации и внутренние дефекты. Набор данных охватывает 15 видов промышленной продукции с разнообразными аномалиями, встречающимися в реальных условиях. Мы также представляем MulSen-AD Bench — бенчмарк, разработанный для оценки мультисенсорных методов, и предлагаем MulSen-TripleAD — алгоритм слияния на уровне принятия решений, который интегрирует эти три модальности для надежного обнаружения аномалий объектов без учителя (unsupervised). Наши эксперименты демонстрируют, что мультисенсорное слияние данных значительно превосходит подходы с использованием одного датчика, достигая показателя AUROC 96,1% в точности обнаружения на уровне объектов. Эти результаты подчеркивают важность интеграции мультисенсорных данных …