| 講演名 | 2019-03-09 畳み込みオートエンコーダを用いた工業製品の不良検査 工藤 郁弥(シンセメック), 横山 想一郎(北大), 山下 倫央(北大), 川村 秀憲(北大), |
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| 抄録(和) | 工業製品の製造現場において，不良品の検査は目視によって行われることが一般的であるが，検査員の高い人的コストや高齢化が問題となっているため，AI技術による自動化が望まれている．AI技術を用いる異常検知では，良品データおよび不良品データを用いた教師あり学習が利用されることが多いが，工業製品の製造現場では不良品の発生率が低いため不良品データの収集が難しい．そこで，本研究では良品データのみで教師なし学習を行った畳み込みオートエンコーダを利用する不良検査のシステムを提案し，その有用性を検証した．また，画像採取環境を一から構築することにより様々な工業製品に対して提案した不良検査システムが適用できることを示した． |
| 抄録(英) | Although inspection of defective products is generally conducted visually at the manufacturing site of industrial products, automation by AI technology is desired as inspection personnel's high human cost and aging become a problem There. In abnormality detection using AI technology, supervised learning using good product data and defective product data is often used, but at the manufacturing site of industrial products, since the incidence of defective products is low, collection of defective item data difficult. Therefore, in this research, we proposed a system of defect inspection using a convolutional auto encoder that unsupervised learning with good data only and verified its usefulness. Also, it has been shown that the proposed defect inspection system can be applied to various industrial products by constructing the image sampling environment from scratch. |
| キーワード(和) | 不良検査 / 畳み込みオートエンコーダ / 教師なし学習 |
| キーワード(英) | Inspection of defect / Convolutional Autoencoder / Unsupervised Learning |
| 資料番号 | AI2018-58 |
| 発行日 | 2019-03-02 (AI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI / IPSJ-ICS / JSAI-KBS / JSAI-DOCMAS / JSAI-SAI |
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| 開催期間 | 2019/3/7(から4日開催) |
| 開催地（和） | ルスツリゾート |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 社会システムと情報技術 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 峯 恒憲(九大) |
| 委員長氏名（英） | Tsunenori Mine(Kyushu Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 片上 大輔(東京工芸大) / 福田 直樹(静岡大) |
| 副委員長氏名（英） | Daisuke Katagami(Tokyo Polytechnic Univ.) / Naoki Fukuta(Shizuoka Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 服部 宏充(立命館大) / 清 雄一(電通大) |
| 幹事氏名（英） | Hiromitsu Hattori(Ritsumeikan Univ.) / Yuichi Sei(Univ. of Electro-Comm.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 櫻井 祐子(産総研) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yuko Sakurai(AIST) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing / Special Interest Group on Intelligence and Complex Systems / Special Interest Group on Knowledge-Based Systems / Special Interest Group on Data Oriented Constructive Mining and Simulation / Special Interest Group on Society and Artificial Intelligence |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 畳み込みオートエンコーダを用いた工業製品の不良検査 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Please fill in |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 不良検査 / Inspection of defect |
| キーワード(2)（和/英） | 畳み込みオートエンコーダ / Convolutional Autoencoder |
| キーワード(3)（和/英） | 教師なし学習 / Unsupervised Learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 工藤 郁弥 / Fumiya Kudo |
| 第 1 著者 所属（和/英） | シンセメック株式会社(略称：シンセメック) SyntheMec Co LTD(略称：SyntheMec) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 横山 想一郎 / Souichiro Yokoyama |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokudai) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 山下 倫央 / Tomohisa Yamashita |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokudai) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 川村 秀憲 / Hidenori Kawamura |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokudai) |
| 発表年月日 | 2019-03-09 |
| 資料番号 | AI2018-58 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | AI-492 |
| ページ範囲 | pp.31-36(AI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-03-02 (AI) |