製品の外観異常を高精度に検出――、富士通研究所が新たな画像検査AI技術を開発
株式会社富士通研究所は29日、製品の外観異常個所を高精度で検出可能な
画像検査AI技術を開発したと発表した。これを利用すると、例えば、毛並みや色味の異なる
カーペットや、配線の形状が部位によって異なるプリント基板のように、正常な外観であっても
個体ごとにさまざまなバリエーションがある製品において、糸のほつれや配線パターンの
不良といった異常個所を正しく検出可能になるという。
今回開発されたのは、製造ラインの検査工程で不良品と判断された製品異常を効果的に
検出できる画像検査AI技術。人工的に異常を付加した製品画像を生成しながらAIモデルを
学習させる手法を用いており、以上を含んだ画像を教師データとして準備しなくても、キズや
加工ミスといった外観の多種多様な異常を高精度に検出できるとした。
富士通研究所によれば、こうした検査において、検査対象の画像に異常がある場合、
AIが異常を取り除いた正常画像を復元し、検査対象の画像と、復元した正常画像との
差分をとらえることで異常個所を検出するようにしているが、今回は、学習用に用意した
正常画像に、形や大きさ、色などの多種多様な異常を人工的に付加した画像を生成しながら、
異常を取り除いた正常画像を復元できるようにAIモデルを学習させる方法を開発。
正常画像を復元する性能が高まったため、異常を含んだ画像を教師データとして準備しなくても、
異常個所を高精度に検出可能になったという。
https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/1315013.html
