Solusi Efektif untuk Deteksi Cacat pada Permukaan Logam Kompleks

Dipublikasikan oleh Viskha Dwi Marcella Nanda

16 April 2025, 09.09

pixabay.com

Pendahuluan: Tantangan Inspeksi Visual di Industri Logam

Dalam industri manufaktur berbasis logam, inspeksi visual untuk mendeteksi cacat permukaan menjadi langkah krusial dalam menjaga kualitas produk. Namun, semakin kompleks desain produk, terutama dengan permukaan logam reflektif dan bentuk geometris yang rumit, semakin sulit proses inspeksi ini dilakukan secara otomatis.

Permukaan logam seperti komponen kopling (clutch part), yang menjadi fokus studi dalam paper ini, memiliki karakteristik unik. Pantulan cahaya yang kuat, permukaan melengkung, dan tekstur yang beragam menyebabkan cacat visual—seperti goresan, penyok, dan lubang kecil—sulit dikenali secara konsisten dari berbagai sudut pandang. Sistem inspeksi visual berbasis machine learning yang ada saat ini membutuhkan jumlah data berlabel yang sangat besar, sementara pada kenyataannya, data cacat riil sangat langka, apalagi untuk produk premium dengan tingkat kecacatan rendah.

Dalam paper ini, Fulir dan tim dari Fraunhofer ITWM dan RPTU Kaiserslautern-Landau memperkenalkan pendekatan baru berbasis data sintetik untuk defect segmentation pada permukaan logam kompleks. Mereka membangun dataset dual—kombinasi data nyata dan data sintetik—untuk menjawab tantangan klasik dalam machine learning: kekurangan data berkualitas untuk pelatihan model deteksi cacat.

 

Mengapa Data Sintetik Penting dalam Inspeksi Permukaan Logam?

Realitas Produksi: Data Cacat yang Sulit Didapat

Di lini produksi modern, cacat produk semakin jarang terjadi berkat efisiensi proses manufaktur. Namun, justru karena itu, tim AI menghadapi masalah data imbalance antara gambar produk normal dan produk cacat. Padahal, model deep learning umumnya memerlukan data ratusan hingga ribuan gambar cacat agar bisa belajar mengenali pola cacat secara akurat.

Solusi: Sintesis Data Cacat

Penggunaan data sintetik memungkinkan:

  • Penciptaan cacat buatan secara presisi, meniru berbagai bentuk dan kondisi nyata.
  • Fleksibilitas dalam mendesain beragam skenario pencahayaan, sudut pandang, dan tekstur.
  • Hemat biaya dan waktu, dibanding mengandalkan akuisisi data riil yang mahal.

Fulir dkk. tidak hanya menciptakan gambar sintetik yang realistis, tapi juga memperkenalkan teknik disentanglement antara foreground (cacat) dan background (produk), sehingga model dapat belajar lebih terarah.

 

Riset dan Metodologi: Pendekatan Sintetik untuk Cacat Logam Kompleks

1. Dataset Dual: RealClutch dan SynthClutch

  • RealClutch: Dataset riil yang dikumpulkan dari komponen kopling berbahan aluminium, terdiri dari berbagai tekstur dan cacat nyata. Data dikumpulkan dari 86 sudut pandang, menghasilkan 516 gambar berlabel.
  • SynthClutch: Dataset sintetik berbasis model 3D objek yang sama, dengan 20 versi produk cacat dan 20 versi produk sempurna. Menggunakan simulasi pencahayaan dan rendering realistis, dihasilkan 4240 gambar dari 106 sudut pandang.

2. Teknik Peningkatan Data Sintetik

  • Intensity-Biased Cropping: Proses cropping gambar difokuskan pada area terang untuk meningkatkan keakuratan model mendeteksi permukaan produk yang relevan.
  • Exposure Stacking: Menggabungkan gambar dengan berbagai tingkat eksposur untuk memungkinkan model menangkap cacat pada area gelap tanpa mengorbankan area terang.

3. Proses Sintesis Cacat

Cacat seperti goresan dan penyok disimulasikan dengan detail:

  • Goresan dirancang dengan variasi kedalaman, panjang, dan kelengkungan.
  • Penyok dirancang dengan variasi ukuran dan kedalaman. Proses ini menghasilkan cacat yang menyerupai kondisi nyata dalam hal refleksi cahaya dan tekstur permukaan.

 

Analisis Hasil dan Temuan Kunci

Performa Dataset Sintetik vs Dataset Nyata

Fulir dkk. melakukan evaluasi pada beberapa arsitektur model segmentasi populer, seperti:

  • FCN (Fully Convolutional Network)
  • DeepLabV3
  • U-Net

Temuan Utama:

  • Model yang dilatih murni pada dataset sintetik SynthClutch, kemudian di-fine-tune pada data nyata RealClutch, mampu meningkatkan performa F1-Score hingga 40.5%, jauh lebih tinggi dibanding model baseline yang hanya menggunakan data nyata.
  • Tanpa fine-tuning, dataset sintetik tetap menunjukkan dua kali lipat performa dibanding dataset planar seperti DAGM dan Severstal Steel yang digunakan untuk pre-training.
  • Exposure stacking pada SynthClutch mampu meningkatkan recall, memperluas cakupan area deteksi cacat di permukaan objek.

 

Studi Kasus: Pengujian di Komponen Kopling Logam

Komponen kopling yang digunakan dalam penelitian ini merepresentasikan objek industri dengan geometri kompleks. Dengan tekstur yang beragam dari proses pemesinan seperti milling dan brushing, serta pantulan cahaya yang anisotropik, ini adalah tantangan nyata bagi inspeksi visual.

Dataset RealClutch:

  • Memiliki empat pola tekstur berbeda, menciptakan variasi tantangan untuk segmentasi cacat.
  • Manual labeling dilakukan dengan bantuan peningkatan eksposur gambar, sebuah pendekatan praktis untuk menonjolkan area cacat.

Dataset SynthClutch:

  • Menghasilkan cacat dengan presisi tinggi dalam bentuk geometri dan tekstur.
  • Proses rendering menggunakan emissive material untuk mask cacat, mendekati ground truth sempurna yang sulit dicapai pada data nyata.

 

Kelebihan dan Kekurangan Pendekatan Sintetik

Kelebihan

  • Kontrol penuh terhadap data: Bisa menciptakan kondisi ekstrem dan skenario langka yang jarang ditemukan dalam data nyata.
  • Penghematan biaya: Tidak perlu produksi fisik produk cacat untuk keperluan pelatihan AI.
  • Fleksibilitas tinggi: Dapat disesuaikan dengan berbagai tipe permukaan, pencahayaan, dan kebutuhan inspeksi spesifik.

Kekurangan

  • Domain Gap: Perbedaan antara data sintetik dan nyata masih menjadi tantangan. Meskipun performa meningkat dengan fine-tuning, domain gap belum sepenuhnya hilang.
  • Over-labeling: Label cacat pada data sintetik sangat presisi secara geometris, tetapi belum tentu sesuai dengan persepsi visual manusia dalam kondisi pencahayaan nyata.
  • Keterbatasan dalam Multi-View Analysis: Sistem masih mengandalkan pandangan tunggal, sementara inspektur manusia biasanya membutuhkan multi-angle view untuk memastikan adanya cacat.

 

Perbandingan dengan Penelitian dan Teknologi Lain

Jika dibandingkan dengan dataset seperti:

  • DAGM: Dataset tekstur generik yang kurang realistis untuk permukaan logam industri.
  • Severstal Steel Dataset: Fokus pada permukaan planar tanpa kompleksitas bentuk.
  • MTD (Magnetic Tile Defects): Lebih sederhana, dengan sedikit variasi dalam pencahayaan.

SynthClutch jauh lebih relevan untuk inspeksi multi-view, memungkinkan model belajar dari refleksi dan tekstur realistis, yang kritikal dalam aplikasi industri logam modern.

 

Dampak Praktis untuk Industri Manufaktur

1. Efisiensi Proses Quality Control

Dengan dataset sintetik yang kaya, perusahaan bisa mempercepat training model AI, mengurangi waktu development dari bulan menjadi minggu.

2. Pengurangan Biaya Inspeksi

Sistem inspeksi visual otomatis berbasis data sintetik dapat mengurangi ketergantungan pada inspeksi manual hingga 60%, menurut estimasi studi ini.

3. Arah Masa Depan Inspeksi Logam

  • Edge Computing: Potensi integrasi dengan sistem inspeksi real-time berbasis edge AI.
  • Explainable AI (XAI): Kebutuhan untuk membuat sistem inspeksi AI yang transparan dan mudah diaudit.
  • Multi-View 3D Inspection: Model yang mampu menggabungkan informasi dari berbagai sudut pandang, layaknya inspeksi manusia.

 

Kritik dan Arah Penelitian Masa Depan

Kritik

  • Domain gap menjadi tantangan utama. Penggunaan domain adaptation dan domain randomization perlu lebih dieksplorasi.
  • Data sintetik cenderung over-labeled, menciptakan potensi bias pada model.
  • Multi-view memory networks menjadi kebutuhan mendesak, mengingat kompleksitas permukaan logam dalam aplikasi nyata.

Arah Pengembangan

  • Peningkatan realisme tekstur dan pencahayaan dalam sintesis data.
  • Integrasi dengan CAD models untuk menghasilkan data simulasi multi-view yang lebih mendekati realita.
  • Eksplorasi generative models berbasis GAN terbaru, seperti Defect-GAN dan CAD2Render, untuk meningkatkan kualitas data sintetik.

 

Kesimpulan: Data Sintetik, Masa Depan Inspeksi Visual Industri Logam

Penelitian oleh Fulir dan tim membuktikan bahwa data sintetik bukan sekadar alternatif, melainkan solusi utama untuk mengatasi keterbatasan data dalam pelatihan model deteksi cacat logam yang kompleks. Dengan performa yang lebih baik dibanding dataset planar tradisional, dan fleksibilitas tinggi untuk simulasi multi-view, pendekatan ini membuka peluang besar dalam otomatisasi inspeksi industri.

Bagi perusahaan manufaktur logam yang ingin bersaing di era Industri 4.0, investasi dalam sistem berbasis data sintetik seperti SynthClutch adalah langkah strategis. Tidak hanya meningkatkan akurasi inspeksi, tetapi juga menurunkan biaya dan meningkatkan efisiensi produksi.

 

Sumber