[4Rin1] インタラクティブ2

[4Rin1-60] 衛生陶器タンク外観自動検査におけるディープラーニング適用と前処理

〇梅田 学¹、古賀 直樹² (1.リクシル、2.コンピュータマインド)

キーワード：ディープラーニング、衛生陶器、アノテーション、画像

衛生陶器タンクの外観不良は熟練作業者が目視で実施しているが、各種の微小不良の注視を長時間行うことによる作業者の負荷は大きく、光沢面に不良がある場合には難易度が高くなり、見逃しが発生する可能性があり、精度の高い自動検査が望まれている。これに対し、ディープラーニングの適用を行うにあたり、汎化性能を向上させるには、多種多様の学習データが必要となるが、不良品の発生率が低く、十分なサンプルの確保が容易ではない。そこで本報では、下記の３手法を用い、不良個所の検出にはディープラーニングの物体検知の手法を用いた。
（１）クラック形状検出において長さの異なる不良の検出性能を向上させるため、不良箇所全体に対してではなく、小さい単位でアノテーションを行った。
（２）ワークの材質による多様性をキャンセルするために平滑化を実施した後に学習・推論を行った。
（３）不良箇所が微小であるため高画素のカメラで撮像を行う。アーキテクチャ入力サイズに適合するために、画像縮小でなく画像切だしを行うことにより情報劣化を防いだ。
アノテーション、前処理に工夫を施し、検出精度を向上することができたので、その報告を行う。