Pytorchを用いた金属部品の画像解析および診断

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS21038

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2021/09/13

タイトル(英語): Image analysis and diagnosis for metal parts exploiting Pytorch

著者名: 福重 俊司(琉球大学),平良 琢真(AI・Sign コンサルティング),長田 康敬(琉球大学)

著者名(英語): Shunji Fukushige(University of the Ryukyus),Takuma Taira(AI Sign Consulting Co. Ltd),Yasunori Nagata(Univercity of the Ryukyus)

キーワード: Ｐｙｔｏｒｃｈ|画像処理|画像診断|Ｐｙｔｈｏｎ|Pytorch|Image analysis|Image diagnosis|Python

要約(日本語): 近年画像解析においてディープラーニングを用いた手法が次々と提案されている。_x000D_ 本論文では、pythonをもちいたディープラーニングの実装パッケージとして高い人気を博しているPytorchを用いて金属部品の画像データに対して傷やシミなどの欠品を画像解析および画像診断を行って部品の検品を行うことを目的としている。_x000D_

要約(英語): Recently, image analysis and processing techniques exploiting deep learning are proposed._x000D_ In this article, a inspection system of metal parts scratches or spots is proposed. To perform image analysis and its diagnosis to the metal parts, “Pytorch” on python is used for deep learning. The basic concept and some experimental results is presented._x000D_

本誌: 2021年9月16日－2021年9月17日次世代産業システム研究会－1

本誌掲載ページ: 1-3 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 990 Kバイト