整合WGAN-GP及YOLOv5於不平衡鋼帶金屬表面資料集之瑕疵檢測

J. X. Lin; M. S. Lu

doi:10.6459/JCM.202309_20(2).0002

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P11 - 22

社会科学 > 管理学

DOI： 10.6459/JCM

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整合WGAN-GP及YOLOv5於不平衡钢带金属表面资料集之瑕疵检测

Integration of WGAN-GP and YOLOv5 for Defect Detection of Steel Strip Metal Surface with Unbalanced Dataset

林嘉详(J. X. Lin) ；吕明山(M. S. Lu)

危机管理学刊； 20 卷 2 期 (2023 / 09 / 01) ， P11 - 22

繁体中文;英文 DOI： 10.6459/JCM.202309_20(2).0002

瑕疵检测；钢带瑕疵；生成对抗网路； WGAN-GP ； YOLOv5 ； Defect Detection ； Steel Belt Defect ； Generative Adversarial Network ； WGAN-GP ； YOLOv5

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摘要 │ 参考文献 (29) │ 国际计量

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In the steel belt production environment, the influence of equipment and environmental factors leads to surface defects in steel belts, and for the steel industry, surface defects are the biggest threat to product quality, and the use of effective and real-time defect detection technology is the key to producing high-quality products. However, the number of defect samples collected in the actual production of the industrial field is limited, and the number of defect categories is often in an unbalanced state, resulting in the poor effect of the training object detection model. Therefore, this study uses the steel belt surface defect dataset as an example, and uses the Wasserstein generative adversarial network based on gradient penalty to generate the number of defect samples, which has achieved the purpose of data balancing, and trains the YOLOv5 model for defect detection, and finally evaluates and verifies whether the defect detection in the actual production environment can be effectively used in the unbalanced number of defect samples.

参考文献 ( 29 ) 〈TOP〉

Buda, M.,Maki, A.,Mazurowski, M. A.(2018).A systematic study of the class imbalance problem in convolutional neural networks.Neural Networks,106,249-259.
Chen, L.,Wang, Y.,Li, H.(2022).Enhancement of DNN-based multilabel classification by grouping labels based on data imbalance and label correlation.Pattern Recognition,132,108964.
Fernández, A.,López, V.,Galar, M.,del Jesus, M. J.,Herrera, F.(2013).Analysing the classification of imbalanced data-sets with multiple classes: Binarization techniques and ad-hoc approaches.Knowledge-Based Systems,42,97-110.
Goodfellow, I.,Pouget-Abadie, J.,Mirza, M.,Xu, B.,Warde-Farley, D.,Ozair, S.,Courville, A.,Bengio, Y.(2014).Generative adversarial nets.Advances in neural information processing systems
Gulrajani, I.,Ahmed, F.,Arjovsky, M.,Dumoulin, V.,Courville, A. C.(2017).Improved training of wasserstein gans.Advances in neural information processing systems

国际计量

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