[3T5-GS-7] 画像処理・応用

[3T5-GS-7-03] クラスアクティベーションマップを用いた画像合成による検査精度の向上

〇前島 崇宏¹、平間 毅¹ (1. 茨城県産業技術イノベーションセンター)

[[オンライン]]

キーワード：画像認識、検査、画像合成

AIを活用し異物検査を行うためには学習データを集める必要があるが，異物が混入した画像の収集やアノテーション作業は労力を要する。本研究では正常品画像と異物画像を合成し、学習用の異物混入画像を作成した。実際に異物が混入した画像で学習を行った場合とCAM（Class Activation Map）を用いて合成した異物混入画像で学習を行った場合についてそれぞれ検査精度を評価した。その結果、合成画像を用いて学習を行うことでアノテーションコストを軽減しつつ検査精度が向上した。