Kein Label zurückgelassen: Ein einheitliches Modell zur Oberflächendefekterkennung für alle Überwachungsregime

No Label Left Behind: A Unified Surface Defect Detection Model for all Supervision Regimes

August 26, 2025

papers.authors: Blaž Rolih, Matic Fučka, Danijel Skočaj

cs.AI

papers.abstract

Die Oberflächendefekterkennung ist eine entscheidende Aufgabe in zahlreichen Branchen, die darauf abzielt, Unregelmäßigkeiten oder Fehler an hergestellten Komponenten effizient zu identifizieren und zu lokalisieren. Obwohl zahlreiche Methoden vorgeschlagen wurden, erfüllen viele nicht die industriellen Anforderungen an hohe Leistung, Effizienz und Anpassungsfähigkeit. Bestehende Ansätze sind oft auf spezifische Überwachungsszenarien beschränkt und haben Schwierigkeiten, sich an die vielfältigen Datenannotationen anzupassen, die in realen Fertigungsprozessen auftreten, wie unüberwachte, schwach überwachte, gemischte Überwachung und vollständig überwachte Einstellungen. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, schlagen wir SuperSimpleNet vor, ein hocheffizientes und anpassungsfähiges diskriminatives Modell, das auf der Grundlage von SimpleNet aufbaut. SuperSimpleNet integriert einen neuartigen Prozess zur Erzeugung synthetischer Anomalien, einen verbesserten Klassifikationskopf und ein optimiertes Lernverfahren, das ein effizientes Training in allen vier Überwachungsszenarien ermöglicht und es zum ersten Modell macht, das alle verfügbaren Datenannotationen vollständig nutzen kann. SuperSimpleNet setzt einen neuen Standard für die Leistung in allen Szenarien, wie seine Ergebnisse auf vier anspruchsvollen Benchmark-Datensätzen zeigen. Neben der Genauigkeit ist es sehr schnell und erreicht eine Inferenzzeit von weniger als 10 ms. Mit seiner Fähigkeit, verschiedene Überwachungsparadigmen zu vereinen und dabei hervorragende Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit beizubehalten, stellt SuperSimpleNet einen vielversprechenden Schritt dar, um reale Fertigungsherausforderungen zu bewältigen und die Lücke zwischen akademischer Forschung und industriellen Anwendungen zu schließen. Code: https://github.com/blaz-r/SuperSimpleNet

English

Surface defect detection is a critical task across numerous industries, aimed at efficiently identifying and localising imperfections or irregularities on manufactured components. While numerous methods have been proposed, many fail to meet industrial demands for high performance, efficiency, and adaptability. Existing approaches are often constrained to specific supervision scenarios and struggle to adapt to the diverse data annotations encountered in real-world manufacturing processes, such as unsupervised, weakly supervised, mixed supervision, and fully supervised settings. To address these challenges, we propose SuperSimpleNet, a highly efficient and adaptable discriminative model built on the foundation of SimpleNet. SuperSimpleNet incorporates a novel synthetic anomaly generation process, an enhanced classification head, and an improved learning procedure, enabling efficient training in all four supervision scenarios, making it the first model capable of fully leveraging all available data annotations. SuperSimpleNet sets a new standard for performance across all scenarios, as demonstrated by its results on four challenging benchmark datasets. Beyond accuracy, it is very fast, achieving an inference time below 10 ms. With its ability to unify diverse supervision paradigms while maintaining outstanding speed and reliability, SuperSimpleNet represents a promising step forward in addressing real-world manufacturing challenges and bridging the gap between academic research and industrial applications. Code: https://github.com/blaz-r/SuperSimpleNet