Image Inpaintingを用いた商品包装における不良品検出のための前処理手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS4-2-6

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Preprocessing Method for Detecting Defects in Product Packaging Using Image Inpainting

著者名: 福本 悠人（徳島大学）,福見 稔（徳島大学）,伊藤 伸一（徳島大学）,伊藤 桃代（徳島大学）

著者名(英語): Yuto Fukumoto (Tokushima University),Minoru Fukumi (Tokushima University),Shinichi Ito (Tokushima University),Momoyo Ito (Tokushima University)

キーワード: ファクトリーオートメーション|異常検知|OpenCV|Image Inpainting|LaMa|Factory Automation|Anomaly Detection|OpenCV|Image Inpainting|LaMa

要約(日本語): 近年のファクトリーオートメーション(FA)の推進により，様々な現場で製造ラインの自動化が行われている．一方で，製品の外観検査は依然として人による検査が現在でも主流となっている．そこで，本研究では深層学習技術を用いた外観検査システムの開発を最終目標とした．本論文では，その前段階として，包装画像における柄やキャラクタ領域の削除手法を提案する．OpenCVとImage Inpainting手法であるLarge Mask Inpainting (LaMa)を使用し，キャラクタ画像領域の削除を行った結果，一部の画像において，不良領域を残したままキャラクタ領域の大部分を消すことができた．今後の展望としては，ディテールの細かいデザインの削除や，マスク作成のための領域抽出精度の向上等が挙げられる．