[4Yin2] インタラクティブセッション2

[4Yin2-04] CBiGANを利用した鋳造品加工面に対する異常検知

〇田中 裕隆¹、新納 浩幸¹ (1.茨城大学)

キーワード：異常検知、CBiGAN

画像に対する異常検知は、機械学習による画像処理性能の向上によって、DCGANを利用した手法が多く提案されてきた。CBiGANは、中でも高い性能で処理できる手法の一つである。しかし、鋳造品加工面に対してCBiGANを適用するとき、正常領域に対する出力において課題がある。一つは、画像の明るさが偏ったサンプルに対してGANの生成が困難であること。二つ目は、DCGANは平均的な画像を生成しやすく、コントラストの強いランダム模様の生成が困難であること。三つ目は、一般に異常領域よりも広い正常領域に対する小さな異常度の出力が蓄積することで、サンプル全体としての異常度が高くなり、正常サンプルと異常サンプルに対する異常度の分布が近くなって分類が困難になること。本研究では、これらの課題に対応する手法を提案する。提案手法では、画像の明るさが偏らないための前処理と、対象処理領域を限定するマスキング、低異常領域に対してより低く、高異常領域に対してより高い異常度を出力するためのパラメータの導入を行った。この手法によって、正常サンプルと異常サンプルに対する異常度の分布が離れ、異常検知の性能を向上させることができた。