注目すべき検査箇所を検出する技術

研究概要

工業製品が正常か異常かを識別する外観検査を、検査員の目視に頼らず行うために、深層学習を用いた自動化が取り組まれています。
下の図は、我々が取り組んだ検査対象の画像です。広視野で撮影された画像の一部ですが、複数の部品が雑然と配置され、検査箇所が散在しています。こうした広視野画像の場合、検査箇所を切り出す、または画像を分割することが一般的ですが、雑然とした配置であるときはそれも困難です。
そこで、検査員の視線情報を深層学習異常検知モデルに学習させ、検査箇所を自動で推定する手法を実現しました。検査箇所を切り出すなどの前処理が不要となり、検査箇所に注目して正常と異常を識別することが可能になりました。

産業界へのアピールポイント

• 熟練検査員の目視検査を自動化
• 検査箇所の切り出しや位置合わせが不要
• 様々な場面の画像へ適用可能

実用化例･活用例

• 検査箇所の特定
• 複数検査箇所の異常検知
• 検査漏れの防止