| 講演名 | 2022-01-27 光学レンズ外観画像における機械学習を用いた異常検知に関する研究 大野 樹生(中部大), 伊藤 琢人(中部大), 長谷川 智敦(中部大), 木村 秀明(中部大), |
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| 抄録(和) | 外観検査は，品質保持を目的とした重要なタスクであり製造現場の各所において行われているが，人手を要する工程であるため製造コストが上がってしまうという課題がある．将来的には，更なる検査精度の向上と装置汎用化による対象製品の拡大を図る予定であるが，本稿では光学レンズの外観画像に対し前処理として画像の統合やトリミングを行いPaDiMcite{PaDiM}を用いた．そして，得られる結果に対し投票処理を用いることで良品・不良品の分類を行った．前処理の比較として，統合の手法とトリミングの有無での比較実験を行うことで提案手法の有効性を確認した．その結果，精度と再現率の調和平均であるF-値(F-mesure)において81.79%の結果を得ることができたので報告する． |
| 抄録(英) | Appearance inspection is an important task for maintaining quality and is performed at various places in the manufacturing process. However, Since this process requires manpower, there is a problem that the manufacturing cost increases. In the future, we plan to further improve the inspection accuracy and expand the number of target products by generalizing the equipment. In this paper, PaDiMcite{PaDiM} was used after integrating and trimming the appearance image of the optical lens as preprocessing. The results were then classified as good and defective products by using a voting process. As a comparison of pretreatment, the effectiveness of the proposed method was confirmed by conducting a comparative experiment with the integration method and the presence or absence of trimming. As a result, we were able to obtain a result of 81.79% in F-mesure, which is the harmonic mean of accuracy and reproducibility. |
| キーワード(和) | 画像処理 / 異常検知 / 機械学習 |
| キーワード(英) | Image Processing / Anomaly detection / Machine learning |
| 資料番号 | EST2021-60 |
| 発行日 | 2022-01-20 (EST) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EST |
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| 開催期間 | 2022/1/27(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | シミュレーション技術、一般 |
| テーマ（英） | Simulation techniques, etc. |
| 委員長氏名（和） | 柴山 純(法政大) |
| 委員長氏名（英） | Jun Shibayama(Hosei Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 君島 正幸(アドバンテスト研) / 辻 寧英(室蘭工大) / 大寺 康夫(富山県立大学) |
| 副委員長氏名（英） | Masayuki Kimishima(Advantest) / Yasuhide Tsuji(Muroran Inst. of Tech.) / Yasuo Ohtera(Toyama Prefectural Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 毛塚 敦(電子航法研) / 阪本 卓也(京大) |
| 幹事氏名（英） | Atsushi Kezuka(ENRI) / Takuya Sakamoto(yoto Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 岸本 誠也(日大) / 井口 亜希人(室蘭工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Seiya Kishimoto(Nihon Univ.) / Akito Iguchi(Muroran Inst. of Tech) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Electronics Simulation Technology |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 光学レンズ外観画像における機械学習を用いた異常検知に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Research on anomaly detection using machine learning in external images of Optical Lens |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像処理 / Image Processing |
| キーワード(2)（和/英） | 異常検知 / Anomaly detection |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 大野 樹生 / Tatsuki Ono |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 中部大学(略称：中部大) Chubu University(略称：Chubu Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 伊藤 琢人 / Takuto Ito |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 中部大学(略称：中部大) Chubu University(略称：Chubu Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 長谷川 智敦 / Tomoatsu Hasegawa |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 中部大学(略称：中部大) Chubu University(略称：Chubu Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 木村 秀明 / Hideaki Kimura |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 中部大学(略称：中部大) Chubu University(略称：Chubu Univ.) |
| 発表年月日 | 2022-01-27 |
| 資料番号 | EST2021-60 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | EST-358 |
| ページ範囲 | pp.19-22(EST), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-01-20 (EST) |