PB-IAD: Utilizing multimodal foundation models for semantic industrial anomaly detection in dynamic manufacturing environments

📄 arXiv: 2508.14504v1 📥 PDF

作者: Bernd Hofmann, Albert Scheck, Joerg Franke, Patrick Bruendl

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-08-20

💡 一句话要点

提出PB-IAD框架以解决动态制造环境中的异常检测问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 异常检测 多模态模型 制造业 用户中心设计 数据稀疏 领域知识 GPT-4.1 智能制造

📋 核心要点

  1. 现有的统计和数据驱动方法在动态生产环境中适应性差，依赖于大量标注数据。
  2. PB-IAD框架通过多模态基础模型，结合领域知识和用户输入，实现灵活的异常检测。
  3. 实验结果表明，PB-IAD在数据稀疏和低样本场景下的性能显著优于传统方法，如PatchCore。

📝 摘要（中文）

在制造过程中，异常检测对确保产品质量和识别过程偏差至关重要。尽管统计和数据驱动的方法仍是工业异常检测的标准，但它们在动态生产条件下的适应性和灵活性受到限制。本文提出PB-IAD（基于提示的工业异常检测）框架，利用多模态基础模型的推理能力，解决数据稀疏、灵活适应和以用户为中心的需求。该框架包括一个专门设计的提示模板，允许领域专家在无需数据科学知识的情况下灵活定制系统。通过在三个不同的制造场景中评估PB-IAD，结果显示其在数据稀疏和低样本设置下的性能优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决动态制造环境中的异常检测问题，现有方法在数据稀疏和灵活性方面存在不足，难以适应快速变化的生产条件。

核心思路：PB-IAD框架利用多模态基础模型的推理能力，通过提示模板和预处理模块，将领域专家的知识转化为有效的系统提示，从而实现灵活的异常检测。

技术框架：PB-IAD框架主要包括三个模块：提示模板模块、预处理模块和异常检测模块。提示模板模块用于整合领域知识，预处理模块将用户输入转化为系统提示，异常检测模块则负责实际的异常检测任务。

关键创新：PB-IAD的核心创新在于其用户中心设计，允许领域专家在无需数据科学背景的情况下定制系统，显著提高了系统的适应性和灵活性。

关键设计：框架中使用的提示模板和预处理模块是关键设计，确保领域知识的有效整合。此外，采用GPT-4.1进行模型评估，提升了在数据稀疏场景下的检测性能。

📊 实验亮点

实验结果显示，PB-IAD在三个制造场景中的表现优于现有的最先进方法PatchCore，尤其是在数据稀疏和低样本设置下，性能提升显著，证明了语义指令在异常检测中的有效性。

🎯 应用场景

PB-IAD框架在制造业的异常检测中具有广泛的应用潜力，能够帮助企业在动态生产环境中快速识别和响应异常情况，从而提高产品质量和生产效率。未来，该框架还可以扩展到其他领域，如智能制造和工业物联网，推动更广泛的智能化转型。

📄 摘要（原文）

The detection of anomalies in manufacturing processes is crucial to ensure product quality and identify process deviations. Statistical and data-driven approaches remain the standard in industrial anomaly detection, yet their adaptability and usability are constrained by the dependence on extensive annotated datasets and limited flexibility under dynamic production conditions. Recent advances in the perception capabilities of foundation models provide promising opportunities for their adaptation to this downstream task. This paper presents PB-IAD (Prompt-based Industrial Anomaly Detection), a novel framework that leverages the multimodal and reasoning capabilities of foundation models for industrial anomaly detection. Specifically, PB-IAD addresses three key requirements of dynamic production environments: data sparsity, agile adaptability, and domain user centricity. In addition to the anomaly detection, the framework includes a prompt template that is specifically designed for iteratively implementing domain-specific process knowledge, as well as a pre-processing module that translates domain user inputs into effective system prompts. This user-centric design allows domain experts to customise the system flexibly without requiring data science expertise. The proposed framework is evaluated by utilizing GPT-4.1 across three distinct manufacturing scenarios, two data modalities, and an ablation study to systematically assess the contribution of semantic instructions. Furthermore, PB-IAD is benchmarked to state-of-the-art methods for anomaly detection such as PatchCore. The results demonstrate superior performance, particularly in data-sparse scenarios and low-shot settings, achieved solely through semantic instructions.