研究シーズ

Research Seeds

複雑背景下での異常検知技術

研究者:加藤 邦人

キーワード
深層学習、異常検知

岐阜大学工学部電気電子・情報工学科

加藤 邦人

多数の企業との共同研究を通して、深層学習による検査や異常の検知に対して多数の知見、ノウハウを保有しています。

最近の研究テーマ

✦ コンピュータビジョン、画像認識の基礎理論と産業応用
✦ 深層学習
✦ 画像認識、物体検出、追跡、行動認識、異常検知
✦ 感性情報処理

研究概要

深層学習は近年、急速に発展し様々な分野で活躍していますが、外観検査もその一つです。深層学習を用いた異常検知の手法として、正常サンプルのみで学習を行うことのできるAutoencoderを用いた手法が提案されています。背景が統一された画像については、Autoencoder による背景の再構成が容易ですが、様々な環境で撮影された背景の異なる画像の場合、Autoencoder は背景を再構成できず異常として検出してしまう問題があります。
本研究では検査対象自体とその領域を同時に学習し、背景領域を考慮することで、複雑背景下での異常検知精度を向上させるモデルを提案しました。異常検知技術適用のユースケースが広がりました。

産業界へのアピールポイント

同一背景の撮影条件でなくても異常検知ができます。

実用化例・活用例

  • ユーザーによる背景が異なる衣服の撮影から汚れ箇所検出
  • 一般シーンでの異常検知

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