Image-based process monitoring : robust tensorial data approaches
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Resumen
En este trabajo se presenta una metodología robusta de monitoreo en Fase I para control de calidad basado en imágenes, sustentada en representaciones tensoriales y en un esquema conjunto que integra una carta T2 para las características y una carta Q para los residuos, calibradas a una probabilidad conjunta fija de error Tipo I. Se proponen dos vías de robustificación: robustecer la descomposición mediante MacroPARAFAC y robustecer la carta T2 mediante estimación robusta MCD. El desempeño de los métodos propuestos se evalúa a través de un estudio de simulación, utilizando la probabilidad de señal como medida de evaluación. Además, se incluyen dos aplicaciones con datos reales basadas en el conjunto de datos MVTec AD (bottle) para ilustrar el comportamiento práctico de las cartas de control propuestas.
Abstract
This work presents a robust Phase I monitoring methodology for image-based quality control, supported by tensor representations and a joint scheme with a T2 chart for features and a Q chart for residuals, calibrated to a fixed joint Type I error probability. Two robustification strategies are proposed: robustifying the decomposition using MacroPARAFAC and robustifying the T2 chart using robust MCD estimation. The performance of the proposed methods is assessed through a simulation study using the signal probability as the evaluation measure. Two real data applications based on the MVTec AD (bottle) dataset are also included to illustrate the practical behavior of the proposed control charts. (Texto tomado de la fuente)
Descripción
ilustraciones a color, diagramas, tablas