SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:research.chalmers.se:d105bb03-e335-4dfb-a602-4a9317a39b9d"
 

Sökning: id:"swepub:oai:research.chalmers.se:d105bb03-e335-4dfb-a602-4a9317a39b9d" > Industrial X-ray Im...

Industrial X-ray Image Analysis with Deep Neural Networks Robust to Unexpected Input Data

Lindgren, Erik (författare)
Högskolan Väst,Avdelningen för avverkande och additativa tillverkningsprocesser (AAT),PTW
Zach, Christopher, 1974 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology,Department of Electrical Engineering, Chalmers University, Göteborg (SWE)
 (creator_code:org_t)
2022-11-16
2022
Engelska.
Ingår i: Metals. - : MDPI AG. - 2075-4701. ; 12:11
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • X-ray inspection is often an essential part of quality control within quality critical manufacturing industries. Within such industries, X-ray image interpretation is resource intensive and typically conducted by humans. An increased level of automatization would be preferable, and recent advances in artificial intelligence (e.g., deep learning) have been proposed as solutions. However, typically, such solutions are overconfident when subjected to new data far from the training data, so-called out-of-distribution (OOD) data; we claim that safe automatic interpretation of industrial X-ray images, as part of quality control of critical products, requires a robust confidence estimation with respect to OOD data. We explored if such a confidence estimation, an OOD detector, can be achieved by explicit modeling of the training data distribution, and the accepted images. For this, we derived an autoencoder model trained unsupervised on a public dataset with X-ray images of metal fusion welds and synthetic data. We explicitly demonstrate the dangers with a conventional supervised learning-based approach and compare it to the OOD detector. We achieve true positive rates of around 90% at false positive rates of around 0.1% on samples similar to the training data and correctly detect some example OOD data.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Geovetenskap och miljövetenskap -- Geofysik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Earth and Related Environmental Sciences -- Geophysics (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Annan teknik -- Mediateknik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Other Engineering and Technologies -- Media Engineering (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datorseende och robotik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Vision and Robotics (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Materialteknik -- Bearbetnings-, yt- och fogningsteknik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Materials Engineering -- Manufacturing, Surface and Joining Technology (hsv//eng)

Nyckelord

non-destructive evaluation
X-ray inspection
weld inspection
deep learning
Production Technology

Publikations- och innehållstyp

art (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

  • Metals (Sök värdpublikationen i LIBRIS)

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Lindgren, Erik
Zach, Christophe ...
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Geovetenskap och ...
och Geofysik
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Annan teknik
och Mediateknik
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Data och informa ...
och Datorseende och ...
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Materialteknik
och Bearbetnings yt ...
Artiklar i publikationen
Metals
Av lärosätet
Chalmers tekniska högskola
Högskolan Väst

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy