Histogram Intersectionによる局所特徴量の安定抽出に基づく欠陥検査

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS6-7

グループ名: 【C】平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2017/09/06

タイトル(英語): Defect Inspection Using Histogram Intersection Based on Stable Extraction of Local Features

著者名: 青戸 勇太(広島工業大学),柳部 正樹(広島工業大学),橋本 将弥(広島工業大学),藤井 将貴(広島工業大学),西村 晃紀(広島工業大学),森山 健(広島工業大学),長谷 智紘(広島工業大学),前田 俊二(広島工業大学)

著者名(英語): Yuta Aoto|Masaki Yanabe|Masaya Hashimoto|Masaki Fujii|Koki Nishimura|Takeru Moriyama|Tomohiro Nagatani|Shunji Maeda

キーワード: 欠陥検査|電子部品|ヒストグラムインターセクション|局所特徴量|正規化相互相関|Defect Inspection|Electronic Component|Histogram Intersection|Local Feature|Nomalized Cross-Correlation

要約(日本語): 電子部品の製造では、欠陥がないか検査される。しかし、より微小な欠陥の検出が必須とされるがために過検出を招きやすく、過検出を抑えた高感度検査の実現が課題になっている。そのために過検出と判定された電子部品のレビュー検査において、欠陥候補とペアとなる良品部の画像を用いて、比較検査をすることにより欠陥候補を再判定する手法を検討した。HOG(Histograms of Oriented Gradients)といった局所特徴量の安定抽出、すなわち局所特徴量の抽出位置の決定および抽出位置のレジストレーションを、局所特徴量におけるヒストグラムの類似度評価手法であるヒストグラムインターセクションによって行う。そして、1class SVM(Support Vector Machine)によって識別を行う手法を提案した。電子部品などに使われるプリント基板を対象に評価し、少数サンプルではあるが、過検出を抑制できることを確認し、提案手法の有効性が検証できた。

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