講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-09-21 10:20
CNNによる外観検査における注目部位の解析 ○北口勝久・西﨑陽平・齋藤 守(阪産技研) PRMU2018-59 IBISML2018-36 |
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. |
(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 / / / / / |
(英) |
CNN / Visual inspection / Metal parts / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 219, PRMU2018-59, pp. 143-147, 2018年9月. |
資料番号 |
PRMU2018-59 |
発行日 |
2018-09-13 (PRMU, IBISML) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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