工业图像数据集时间偏差的首次系统性研究及其对视觉检测模型的影响

【编辑推荐】本文首次揭示工业图像数据集中存在的时间偏差（Temporal Bias）现象，通过设计"Name that Dataset"实验（基于CNN）、交叉数据集泛化实验和特征降维可视化方法，证实轮胎和高反光汽车内饰件缺陷数据集（T/H）中T1-T3/H1-H3子集存在显著时间分布偏移。研究提出三种训练策略（新数据集学习/跨数据集学习/迁移学习微调），为工业视觉模型（如ResNet50）的抗偏差优化提供重要参考。

　　

Highlight

本研究首次聚焦工业图像数据集中的时间偏差现象，通过轮胎外观缺陷数据集(T)和高反光汽车内饰件缺陷数据集(H)的实证分析，揭示了这一长期被忽视却严重影响视觉检测模型性能的关键问题。

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据我们所知，这是首次针对工业图像数据集时间偏差的系统性研究。尽管自然图像(Natural Image)、医学图像(Medical Image)和文本数据(Language Texts)的偏差问题已得到广泛关注，但工业场景下的时间维度分布偏移研究仍属空白。

Dataset Temporal Bias Analysis and Experiments

本章以轮胎和高反光汽车内饰件的缺陷图像为例展开研究：

1. 1.

   通过基于卷积神经网络(CNN)的"数据集命名实验"，在ResNet50模型上分别获得89.39%和87.72%的时间段识别准确率，显著超越随机预测水平

2. 2.

   交叉数据集泛化实验模拟真实工业场景，证明时间偏差会导致模型性能持续退化

3. 3.

   特征降维可视化显示：缺陷图像的时间偏差程度明显高于正常样本

Comparative Experiments on Mitigating Temporal Bias Methods

针对最新采集的T3/H3数据集，我们对比了三种抗偏差策略：

• M1：仅在新数据集训练

• M2：跨时间段联合训练

• M3：基于迁移学习的微调

实验表明：对于小规模轮胎数据集，M2方案最优；而大规模高反光部件数据集则更适合M3方案。

Discussion

不同规模数据集需要差异化的抗偏差方案。如图9所示，小样本轮胎数据采用全时段联合训练(M2)能有效捕捉缺陷共性特征；而大数据集的高反光部件则需通过迁移学习微调(M3)来保持模型灵敏度。

Conclusion

本研究不仅证实工业图像存在时间偏差，更通过创新性实验设计证明其对缺陷分类模型的严重影响。提出的三维度解决方案为工业视觉系统的长期稳定部署提供了重要方法论支撑，特别在智能制造质量监控领域具有显著应用价值。