Buchumschlag

Advancements in Point Cloud-Based 3D Defect Detection and Classification for Industrial Systems: A Comprehensive Survey

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Rani, Anju, Ortiz-Arroyo, Daniel, Durdevic, Petar
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Defect Detection in Synthetic Fibre Ropes using Detectron2 Framework
von: Rani, Anju, et al.
Veröffentlicht: (2023)

DART: A Vision-Language Foundation Model for Comprehensive Rope Condition Monitoring
von: Rani, Anju, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FungalZSL: Zero-Shot Fungal Classification with Image Captioning Using a Synthetic Data Approach
von: Rani, Anju, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Imagery Dataset for Remaining Useful Life Estimation of Synthetic Fibre Ropes
von: Rani, Anju, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CLIPTime: Time-Aware Multimodal Representation Learning from Images and Text
von: Rani, Anju, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Synthetic Fungi Datasets: A Time-Aligned Approach
von: Rani, A., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Advancements in Point Cloud Data Augmentation for Deep Learning: A Survey
von: Zhu, Qinfeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Survey on Foundation-Model-Based Industrial Defect Detection
von: Yang, Tianle, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Comprehensive Survey for Real-World Industrial Defect Detection: Challenges, Approaches, and Prospects
von: Cheng, Yuqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Learning-Based Point Cloud Registration: A Comprehensive Survey and Taxonomy
von: Zhang, Yu-Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Advancing 3D Point Cloud Understanding through Deep Transfer Learning: A Comprehensive Survey
von: Sohail, Shahab Saquib, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Advancements in 3D Lane Detection Using LiDAR Point Clouds: From Data Collection to Model Development
von: Zhao, Runkai, et al.
Veröffentlicht: (2023)

IEC3D-AD: A 3D Dataset of Industrial Equipment Components for Unsupervised Point Cloud Anomaly Detection
von: Guo, Bingyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Foundational Models for 3D Point Clouds: A Survey and Outlook
von: Thengane, Vishal, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Learning for 3D Point Cloud Enhancement: A Survey
von: Quan, Siwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Industrial3D: A Terrestrial LiDAR Point Cloud Dataset and CrossParadigm Benchmark for Industrial Infrastructure
von: Yin, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Survey of Label-Efficient Deep Learning for 3D Point Clouds
von: Xiao, Aoran, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Fast Attention-Based Simplification of LiDAR Point Clouds for Object Detection and Classification
von: Rozsa, Z., et al.
Veröffentlicht: (2026)

PointSlice: Accurate and Efficient Slice-Based Representation for 3D Object Detection from Point Clouds
von: Qifeng, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

IAENet: An Importance-Aware Ensemble Model for 3D Point Cloud-Based Anomaly Detection
von: Cao, Xuanming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GraVoS: Voxel Selection for 3D Point-Cloud Detection
von: Shrout, Oren, et al.
Veröffentlicht: (2022)

GPT-based Textile Pilling Classification Using 3D Point Cloud Data
von: Lu, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GTNet: Graph Transformer Network for 3D Point Cloud Classification and Semantic Segmentation
von: Zhou, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

CLIP-based Point Cloud Classification via Point Cloud to Image Translation
von: Ghose, Shuvozit, et al.
Veröffentlicht: (2024)

StripDet: Strip Attention-Based Lightweight 3D Object Detection from Point Cloud
von: Wang, Weichao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

One for All: Multi-Domain Joint Training for Point Cloud Based 3D Object Detection
von: Wang, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PO3AD: Predicting Point Offsets toward Better 3D Point Cloud Anomaly Detection
von: Ye, Jianan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BADet: Boundary-Aware 3D Object Detection from Point Clouds
von: Qian, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2021)

LION: Linear Group RNN for 3D Object Detection in Point Clouds
von: Liu, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DG-MVP: 3D Domain Generalization via Multiple Views of Point Clouds for Classification
von: Ren, Huantao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MorphoSkel3D: Morphological Skeletonization of 3D Point Clouds for Informed Sampling in Object Classification and Retrieval
von: Onghena, Pierre, et al.
Veröffentlicht: (2025)

3D Landmark Detection on Human Point Clouds: A Benchmark and A Dual Cascade Point Transformer Framework
von: Zhang, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Point Cloud Based Scene Segmentation: A Survey
von: Halperin, Dan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Shape-Prior-Based Point Cloud Completion for Single-Stage Fully Sparse 3D Object Detection
von: Wang, Kaizheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Robust 3D Point Clouds Classification based on Declarative Defenders
von: Li, Kaidong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Survey on RGB, 3D, and Multimodal Approaches for Unsupervised Industrial Image Anomaly Detection
von: Lin, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep Learning For Point Cloud Denoising: A Survey
von: Zhang, Chengwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Wastewater Treatment Plant Data for Nutrient Removal System
von: Mohammadi, Esmaeel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Interpretable Affordance Detection on 3D Point Clouds with Probabilistic Prototypes
von: Li, Maximilian Xiling, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Leveraging PointNet and PointNet++ for Lyft Point Cloud Classification Challenge
von: Doshi, Rajat K.
Veröffentlicht: (2024)