In modern manufacturing, automated visual anomaly detection is critical for ensuring product quality and safety. This thesis addresses the detection of subtle structural defects in high-resolution images of EV charger panels—a domain characterized by small, localized anomalies that challenge traditional methods. We construct a comprehensive dataset of industrial panel images, encompassing naturally occurring and synthetic defects, and release it publicly. Leveraging the Anomalib framework, we implement and compare state-of-the-art anomaly detection algorithms—including PaDiM, PatchCore, EfficientAD, and Student-Teacher Feature Pyramid Matching—using both full-image and tiled ensemble approaches. A novel three tile ensemble strategy is proposed to enhance small-defect detection without excessive computational overhead. We evaluate models on image-level and pixel-level metrics, demonstrating that patched ensembles can improve localization performance in scenarios with minute anomalies. Our results establish guidelines for balancing precision, efficiency, and deployment feasibility, advancing practical solutions for real-world industrial inspection systems. The study contributes actionable insights benchmarks for future research.
Nella produzione moderna, il rilevamento automatico delle anomalie visive è fondamentale per garantire la qualità e la sicurezza dei prodotti. Questa tesi affronta il rilevamento di piccoli difetti strutturali in immagini ad alta risoluzione dei pannelli di colonnine di ricarica per veicoli elettrici, un dominio caratterizzato da piccole anomalie localizzate che mettono a dura prova i metodi tradizionali. In questo lavoro, abbiamo raccolto un dataset completo di immagini di pannelli metallici industriali, contenente difetti reali e creati ad hoc, per renderlo disponibile alla comunità scientifica. Sfruttando la libreria python Anomalib, abbiamo confrontato algoritmi di rilevamento delle anomalie all'avanguardia, tra cui PaDiM, PatchCore, EfficientAD e Student-Teacher Feature Pyramid Matching, utilizzando sia approcci a immagine intera che per sotto-componenti Abbiamo proposto una nuova strategia a ensemble di tre tile per migliorare il rilevamento di piccoli difetti senza un eccessivo costo computazionale. I modelli sono stati valutati su metriche a livello di immagine e di pixel, dimostrando che gli ensemble a patch possono migliorare le prestazioni di localizzazione in scenari con anomalie minime. I nostri risultati stabiliscono linee guida per bilanciare precisione, efficienza e fattibilità di implementazione, promuovendo soluzioni pratiche per i sistemi di ispezione industriale del mondo reale.
An investigation of anomaly detection methods for small defects in high-resolution industrial images
MANOHAR, SANJAY SHIVAKUMAR
2024/2025
Abstract
In modern manufacturing, automated visual anomaly detection is critical for ensuring product quality and safety. This thesis addresses the detection of subtle structural defects in high-resolution images of EV charger panels—a domain characterized by small, localized anomalies that challenge traditional methods. We construct a comprehensive dataset of industrial panel images, encompassing naturally occurring and synthetic defects, and release it publicly. Leveraging the Anomalib framework, we implement and compare state-of-the-art anomaly detection algorithms—including PaDiM, PatchCore, EfficientAD, and Student-Teacher Feature Pyramid Matching—using both full-image and tiled ensemble approaches. A novel three tile ensemble strategy is proposed to enhance small-defect detection without excessive computational overhead. We evaluate models on image-level and pixel-level metrics, demonstrating that patched ensembles can improve localization performance in scenarios with minute anomalies. Our results establish guidelines for balancing precision, efficiency, and deployment feasibility, advancing practical solutions for real-world industrial inspection systems. The study contributes actionable insights benchmarks for future research.File | Dimensione | Formato | |
---|---|---|---|
2025_07_Manohar_Thesis.pdf
accessibile in internet per tutti
Descrizione: Thesis
Dimensione
4.73 MB
Formato
Adobe PDF
|
4.73 MB | Adobe PDF | Visualizza/Apri |
I documenti in POLITesi sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
https://hdl.handle.net/10589/240726