YOLOを用いた工業部品からの傷検出

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS3-5

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): Detection of Scratches in Industrial Parts Using YOLO

著者名: 浅尾 俊裕（神戸市立工業高等専門学校）,尾山 匡浩（神戸市立工業高等専門学校）,藤本 健司（神戸市立工業高等専門学校）,早稲田 一嘉（神戸市立工業高等専門学校）

著者名(英語): Shunsuke Asao (Kobe City College of Technology),Tadahiro Oyama (Kobe City College of Technology),Kenji Fujimoto (Kobe City College of Technology),Kazuyoshi Waseda (Kobe City College of Technology)

キーワード: 物体検出|YOLO|外観検査|工業部品|Object detection|YOLO|Appearance inspection|Industrial parts

要約(日本語): 航空機は，徹底した部品の品質管理により，安全性を保っている。その部品の品質管理の一環として外観検査が行われ，その検査は目視で行われることが多い。しかしながら目視による検査では，結果にばらつきがあるなど，課題点もあることから，部品の外観検査の自動化が求められている。そこで，本研究では工業用部品の外観検査の自動化を最終目的とし，本発表ではその初期段階として部品画像からの傷位置の自動検出を試みる。検出方法には物体検出モデルの1つであるYOLOを導入し，形状の異なる傷の種類と位置を推定可能なモデルを作成した。また，使用する画像データにガンマ補正や高解像度化を施し，検出率の向上が可能か検討した。今後は，様々な画像処理の前処理手法を組み合わせ，特定の傷に特化したモデルや汎用性の高いモデルを作成し，検出率の向上に繋げていきたい。