YOLO 및 SAM 모델 기반 용접 X-ray 결함 영상 증강 기법

최재혁; 박태경; 정지훈; 장민호; 홍제형

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 최재혁 (한양대학교) 박태경 (한양대학교) 정지훈 (제이엔이웍스) 장민호 (제이엔이웍스) 홍제형 (한양대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 124 - 128 (5page)

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Welding is an essential process in manufacturing engineering and requires high reliablity to ensure structural integrity and safety. In this paper, we present a defect data augmentation approach for synthesizing X-ray welding defect images to ameliorate the issue of limited data. This is a achieved by employing a YOLO[1] (You Only Look Once) model to detect welding defects from training images and use bounding boxes and center points extracted from YOLO[1] as prompts for SAM[2] (Segment Anything). We apply a bilateral filter to the defect mask extracted from SAM[2] and blend it with a normal image for augmentation. Experimental results on a public welding defect dataset show the augmented images from our approach enhances welding defect detection.

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