Geen Label Achtergelaten: Een Uniform Model voor Oppervlaktedefectdetectie voor alle Begeleidingsregimes

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

August 26, 2025

Auteurs: Blaž Rolih, Matic Fučka, Danijel Skočaj

cs.AI

Samenvatting

Oppervlaktedefectdetectie is een cruciale taak in tal van industrieën, gericht op het efficiënt identificeren en lokaliseren van imperfecties of onregelmatigheden op geproduceerde componenten. Hoewel talrijke methoden zijn voorgesteld, voldoen veel niet aan de industriële eisen voor hoge prestaties, efficiëntie en aanpasbaarheid. Bestaande benaderingen zijn vaak beperkt tot specifieke begeleidingsscenario's en hebben moeite zich aan te passen aan de diverse data-annotaties die worden aangetroffen in real-world productieprocessen, zoals onbegeleide, zwak begeleide, gemengde begeleiding en volledig begeleide instellingen. Om deze uitdagingen aan te pakken, stellen we SuperSimpleNet voor, een zeer efficiënt en aanpasbaar discriminerend model gebaseerd op de basis van SimpleNet. SuperSimpleNet omvat een nieuw synthetisch anomaliegeneratieproces, een verbeterde classificatiekop en een verbeterd leerproces, waardoor efficiënte training mogelijk is in alle vier de begeleidingsscenario's, wat het het eerste model maakt dat volledig gebruik kan maken van alle beschikbare data-annotaties. SuperSimpleNet stelt een nieuwe standaard voor prestaties in alle scenario's, zoals aangetoond door de resultaten op vier uitdagende benchmarkdatasets. Naast nauwkeurigheid is het zeer snel, met een inferentietijd van minder dan 10 ms. Met zijn vermogen om diverse begeleidingsparadigma's te verenigen terwijl het uitstekende snelheid en betrouwbaarheid behoudt, vertegenwoordigt SuperSimpleNet een veelbelovende stap voorwaarts in het aanpakken van real-world productie-uitdagingen en het overbruggen van de kloof tussen academisch onderzoek en industriële toepassingen. 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