機械学習を用いた食品容器の孔検出

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS1-7

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Hole Detection in Food Containers by Machine Learning 

著者名: 内山 知揮（徳島大学）,宮本 遼二（徳島大学）,大津 朋也（徳島大学）,山口 堅三（徳島大学）,大野 将樹（徳島大学）,獅々堀 正幹（徳島大学）

著者名(英語): Tomoki Uchiyama (Tokushima University),Ryoji Miyamoto (Tokushima University),Tomoya Ootsu (Tokushima University),Kenzo Yamaguchi (Tokushima University),Masaki Oono (Tokushima University),Masami Shishibori (Tokushima University)

キーワード: 機械学習|不良品検出|深層学習|光学技術|Machine learning|Detection of defective product|Deep learning|Optical technology

要約(日本語): 近年，プラスチック製の食品容器の需要が高まっており，食品容器の製造会社では孔の空いた不良品が製造されることが問題になっている．検査員による目視や触診，特殊な機器を用いた検査が行われているが，人件費がかかる，効率が悪い，微細な孔を検出漏れするといった課題がある．そこで，機械学習を用いた孔の自動検出に着目した．検査を自動化することでコスト削減や生産性の向上，ヒューマンエラー防止といった様々なメリットが見込める．本研究は，光学技術とAI技術の融合により目視でも判定困難な孔を高精度かつ高速に検出可能なシステム開発を目的とする．実験には偏光角度を変えた2種類の画像の差分反転画像と，差分反転画像の重畳画像との差分反転画像を用い，孔部分と容器部分の輝度の違いに着目した特徴変換を行う．結果として実験に用いたすべての孔有り容器画像が判別できるようになった．