Ceramic tile surface defect detection with integrated feature engineering and defect fuse classifier

Chi Zhang

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자료유형: 학술저널

저자정보: Chi Zhang (Liaocheng Vocational and Technical College)

저널정보: 한양대학교 세라믹공정연구센터 Journal of Ceramic Processing Research Journal of Ceramic Processing Research Vol.25 No.4

발행연도: 2024.8

수록면: 572 - 588 (17page)

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Introduction: Ceramic tile surface defect detection is crucial for ensuring product quality. This study proposes an integratedapproach combining feature engineering and a Defect Fuse Classifier for accurate defect detection. Methods: The proposedmodel utilizes Python and splits the collected data into 70% for training and 30% for testing. Purpose: The purposesection explicitly states the objectives of the study. It highlights the research goals, such as evaluating the effectiveness ofthe proposed methodology in detecting ceramic tile surface defects and exploring the impact of parameter variations ondetection performance. Results: Comparative analysis with state-of-the-art methods is conducted using various metrics suchas sensitivity, specificity, accuracy, precision, FPR, FNR, NPV, F-Measure, and MCC. (a) For a Training Rate of 70%: Theproposed Defect Fuse Classifier outperforms existing models with an accuracy of 97.4%, precision of 88.5%, sensitivity of88.5%, specificity of 98.5%, F-Measure of 88.5%, MCC of 87%, NPV of 98.5%, FPR of 1.4%, and FNR of 11.4%. Conclusion:This study introduces a novel deep learning approach for ceramic tile surface defect detection, encompassing data acquisition,pre-processing, feature extraction, feature selection, and deep learning-based defect detection. The proposed Defect FuseClassifier, integrating CNN, Bi-LSTM, and RNN, demonstrates superior performance, making it a promising solution fordefect detection in ceramic tile surfaces.

#Ceramic tile #Defect detection #Hybrid optimization model #Defectfuse classifier

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