画像認識モデルにおける白色LEDパッケージング構造の認識能力の検証

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS1-14

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): Verification of Recognition Capability for White LED Packaging Structure by Image Recognition Model

著者名: 清水 健人（近畿大学）,柏尾 知明（近畿大学）,奥野 靖崇（近畿大学）,伊藤 智海（住友大阪セメント）,武田 怜（住友大阪セメント）,久保田 敦子（住友大阪セメント）

著者名(英語): Kento Shimizu (Kindai University),Tomoaki Kashiwao (Kindai University),Yasutaka Okuno (Kindai University),Tomomi Ito (Sumitomo Osaka Cement Co., Ltd.),Ryo Takeda (Sumitomo Osaka Cement Co., Ltd.),Atsuko Kubota (Sumitomo Osaka Cement Co., Ltd.)

キーワード: 白色LED|画像認識|ViT|Grad-CAM|White LED|Image Recognition|ViT|Grad-CAM

要約(日本語): LEDパッケージングの光学設計には一般的に光線追跡シミュレーションが用いられるが，検討すべき設計パラメータの組み合わせの数が多く，最適化には長い時間を必要とする。一方で，画像認識ではConvolutional Neural Network (CNN)といったアーキテクチャが主流であるが，近年は自然言語処理の分野で多く用いられるTransformerと呼ばれるアーキテクチャを画像認識の分野に適用する研究が注目されている。そこで，本研究ではTransformerを利用した画像認識モデルである Vision Transformer (ViT)を用いて白色LEDパッケージングの断面画像データから全光束を予測する回帰分析を行い，事前学習の有無や他の画像認識モデルとの比較を行うことにより，各画像認識モデルによるLEDパッケージング構造の認識能力を検証した。