| 講演名 | 2018-09-21 CNNによる外観検査における注目部位の解析 北口 勝久(阪産技研), 西﨑 陽平(阪産技研), 齋藤 守(阪産技研), |
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| 抄録(和) | 筆者らはこれまでCNNを用いた深絞り製品の自動外観検査手法の開発を行ってきた．深絞りは通常の限度を超えたプレス加工で金属板を成形する方法であるが，材料の強度不足や，型と材料の間の異物混入や潤滑条件の不適正が原因で様々な種類の表面欠陥が発生する場合がある．これまでにこれらの傷に対して，種類ごとに細分化したラベルを用いて学習したCNNモデルは，従来の正常品と不良品のラベルで学習したCNNモデルより優れた識別性能を示すことを確認した．本研究ではこれらのCNNモデルの，画像中の注目部位を解析し，その違いについて調べたので報告する． |
| 抄録(英) | We have been developing a deep learning-based method for automated visual inspection of deep drawing metal products. Deep drawing is a process technology that forms a sheet metal beyond its limits of ordinary stamping, which often suffers from many kinds of surface defects due to lack of material strength, improper lubrication and contamination. So we proposed a CNN model for multi-label classification to find various surface defects and it showed better classification performance than the conventional two class model. Here we examine the regions of interest of both models and the difference of them. |
| キーワード(和) | CNN / 外観検査 / 金属製品 |
| キーワード(英) | CNN / Visual inspection / Metal parts |
| 資料番号 | PRMU2018-59,IBISML2018-36 |
| 発行日 | 2018-09-13 (PRMU, IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IBISML / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2018/9/20(から2日開催) |
| 開催地（和） | 福岡工業大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 機械学習と実応用 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 真一(NII) / 鹿島 久嗣(京大) |
| 委員長氏名（英） | Shinichi Sato(NII) / Hisashi Kashima(Kyoto Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 井尻 善久(オムロン) / 玉木 徹(広島大) / 杉山 将(東大) / 津田 宏治(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Yoshihisa Ijiri(Omron) / Toru Tamaki(Hiroshima Univ.) / Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 石井 雅人(NEC) / 菅野 裕介(阪大) / 竹内 一郎(名工大) / 神嶌 敏弘(産総研) |
| 幹事氏名（英） | Masato Ishii(NEC) / Yusuke Sugano(Osaka Univ.) / Ichiro Takeuchi(Nagoya Inst. of Tech.) / Toshihiro Kamishima(AIST) |
| 幹事補佐氏名（和） | 入江 豪(NTT) / 牛久 祥孝(東大) / 岩田 具治(NTT) / 大羽 成征(京大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Go Irie(NTT) / Yoshitaka Ushiku(Univ. of Tokyo) / Tomoharu Iwata(NTT) / Shigeyuki Oba(Kyoto Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | CNNによる外観検査における注目部位の解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analysis of the Resion of Interest in Visual Inspection using CNN |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(2)（和/英） | 外観検査 / Visual inspection |
| キーワード(3)（和/英） | 金属製品 / Metal parts |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 北口 勝久 / Katsuhisa Kitaguchi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 地方独立行政法人大阪産業技術研究所(略称：阪産技研) Osaka Research Institute of Industrial Science and Technology(略称：ORIST) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 西﨑 陽平 / Yohei Nishizaki |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 地方独立行政法人大阪産業技術研究所(略称：阪産技研) Osaka Research Institute of Industrial Science and Technology(略称：ORIST) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 齋藤 守 / Mamoru Saito |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 地方独立行政法人大阪産業技術研究所(略称：阪産技研) Osaka Research Institute of Industrial Science and Technology(略称：ORIST) |
| 発表年月日 | 2018-09-21 |
| 資料番号 | PRMU2018-59,IBISML2018-36 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | PRMU-219,IBISML-220 |
| ページ範囲 | pp.143-147(PRMU), pp.143-147(IBISML), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2018-09-13 (PRMU, IBISML) |