Result Weighting-Based Resnet Feature Pyramid Network Architecture for Surface Defect Detection

Yüzey hata tespiti, imalat sistemlerinde yüksek kalitede ürün sağlanması açısından oldukça önemlidir. İnsan gözetimi altında yapılan manuel denetimlerin aksine, otomatik yüzey hatası tespiti hem verimli hem de yüksek doğruluktadır. Bu çalışmada piksel seviyesinde otomatik yüzey hata tespiti için Sonuç Ağırlıklandırma tabanlı Resnet Öznitelik Piramit Ağ (SA-RÖPA) modeli geliştirilmiştir. Önerilen modelin ilk aşamasında, önceden eğitilmiş Resnet50 ağı kullanılmış ve bu ağının farklı seviyelerinden öznitelik haritaları çıkartılmıştır. İkinci aşamada, hata tespitinde önemli bilgileri hiyerarşik olarak paylaşmak için bu öznitelik haritalarına Öznitelik Piramit Modeli uygulanmıştır. Üçüncü aşamada, bu öznitelik haritaları kullanılarak 4 farklı hata tespit sonucu elde edilmiştir. Son aşamada, geliştirilen Sonuç Ağırlıklandırma (SA) modülü kullanılarak elde edilen 4 farklı sonuç etkili bir şekilde birleştirilmiştir. Önerilen SA-RÖPA modeli, hata tespit çalışmalarında yaygın olarak kullanılan MT, MVTex-Doku ve AITEX veri kümeleri ile test edilmiştir. Deneysel çalışmalarda, önerilen model kullanılarak MT, MVTex-Doku ve AITEX veri kümeleri için elde edilen mIoU değeri, sırayla %79,92, %76,37 ve %82,72 olarak hesaplanmıştır. Bu sonuçlar, önerilen SA-RÖPA modelinin diğer son teknoloji modellerine göre daha başarılı olduğunu göstermiştir.