[3P3-GS-2] 機械学習：（遠隔）応用

[3P3-GS-2-01] 敵対的生成ネットワークを用いた異常検知技術向上の考察

〇雲野 大貴¹ (1. 株式会社アイネット)

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キーワード：画像生成、敵対的生成ネットワーク、異常検知

不良品の発生頻度が低い異常検知においては，負例画像を大量に学習することが必要となる.従来の異常検知技術では，より大量のデータを学習させる必要があり，データを用意することは容易ではない.そうした中でデータ不足を補う技術として画像生成技術である敵対的生成ネットワーク(GAN)がある.本研究では，GAN を活用して機械部品を例に異物混入，形状不良といった負例画像を生成し，工業製品の異常検知におけるGANの有効性について検討することを目的とする.anoGAN，画像データの前処理部分を実装し，工業製品のデータセットを用いて画像生成を試みた結果について考察した.