[2Xin5] インタラクティブ1

[2Xin5-06] X線検査画像に対する曖昧な見え方のサンプルを含む画像分類

〇北井 康久¹、千吉良 好紀¹、齋藤 輝昭¹、栗田 尚樹¹、石橋 雄一²、鎌倉 稔成² (1.沖電気工業株式会社、2.中央大学)

キーワード：製造、外観検査

近年のAI技術の発展は著しく、多くの成果が実応用へ適用されることが期待されており、工場の外観検査もその一つである。しかし、目視検査のような人間の感覚に依存する官能検査では限度見本の定義が難しく、良品であるか不良品であるかの判断に困る曖昧な見え方をするサンプルが存在している。正解入力も同様に難しく、正解入力の付与を誤った場合にそのサンプルに過学習してしまう懸念がある。
本研究では、目視検査を行う工程の効率化を目的とし、標準品見本・重大不適合品見本という明確な良品・不良品サンプルのみから構成されるデータセットを構築する方法と、そのデータセットを学習したモデルの推論結果から、標準品見本・重大不適合品見本だけでなく、曖昧な見え方をするサンプルも連続的な数値として表現する方法を提案する。評価サンプルとして、はんだ接合部のX線断層画像データセットを使用した結果、正解入力の所要時間の削減と、曖昧な見え方をするサンプルが機械学習の推論スコアに従って連続的に変化していることを確認した。