2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

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[4Q2-J-13] AI応用: 物質と製造

2019年6月7日(金) 12:00 〜 13:20 Q会場 (万代島ビル6F会議室)

座長:肥田 剛典(東京大学) 評者:角森 唯子(NTTドコモ)

12:40 〜 13:00

[4Q2-J-13-03] ディープラーニングを利用したガラス製品の自動検査システム

〇高澤 悠介1、堀江 一央1 (1. 日本電気硝子株式会社)

キーワード:画像処理、検査機、検査、ディープラーニング、ガラス

近年、ディープラーニング技術が向上し、自動化ニーズの高い画像検査用途への検討が進められ、一部実用化され始めている。しかしながら、その多くがディープラーニング技術単独で検査が完結するわけではなく、人による作業を助ける目的で大きな欠陥のみを排除する等、人が再検査する前提で組み込まれているものである。
そこで、我々はディープラーニング技術を検査そのものに用いるのではなく、従来の画像処理によるルールベース手法にて検出した欠陥を正確に分類させることに用いた。結果、検査レベルを向上させることができ、人に頼ることのない自動検査システムとして構築し、自動検査機にそのシステムを導入した。