Sin Etiqueta Dejada Atrás: Un Modelo Unificado de Detección de Defectos Superficiales para Todos los Regímenes de Supervisión

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

August 26, 2025

Autores: Blaž Rolih, Matic Fučka, Danijel Skočaj

cs.AI

Resumen

La detección de defectos superficiales es una tarea crítica en numerosas industrias, cuyo objetivo es identificar y localizar de manera eficiente imperfecciones o irregularidades en componentes manufacturados. Aunque se han propuesto numerosos métodos, muchos no cumplen con las demandas industriales de alto rendimiento, eficiencia y adaptabilidad. Los enfoques existentes suelen estar limitados a escenarios de supervisión específicos y tienen dificultades para adaptarse a las diversas anotaciones de datos encontradas en los procesos de fabricación del mundo real, como configuraciones no supervisadas, débilmente supervisadas, de supervisión mixta y totalmente supervisadas. Para abordar estos desafíos, proponemos SuperSimpleNet, un modelo discriminativo altamente eficiente y adaptable basado en SimpleNet. SuperSimpleNet incorpora un novedoso proceso de generación de anomalías sintéticas, una cabeza de clasificación mejorada y un procedimiento de aprendizaje optimizado, lo que permite un entrenamiento eficiente en los cuatro escenarios de supervisión, convirtiéndolo en el primer modelo capaz de aprovechar completamente todas las anotaciones de datos disponibles. SuperSimpleNet establece un nuevo estándar de rendimiento en todos los escenarios, como lo demuestran sus resultados en cuatro conjuntos de datos de referencia desafiantes. Además de su precisión, es extremadamente rápido, logrando un tiempo de inferencia inferior a 10 ms. Con su capacidad para unificar diversos paradigmas de supervisión mientras mantiene una velocidad y fiabilidad sobresalientes, SuperSimpleNet representa un paso prometedor hacia la solución de los desafíos de fabricación del mundo real y la reducción de la brecha entre la investigación académica y las aplicaciones industriales. Código: 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