電子部品検査における画像データ拡張のための画像生成手法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS18031

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2018/07/30

タイトル(英語): Study of image generation method for image data extension in electronic component inspection

著者名: 田中 智裕(広島工業大学),大井 健太郎(広島工業大学),柳部 正樹(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): Tomohiro Tanaka(Hiroshima Institute of Technology),Kentarou Ooi(Hiroshima Institute of Technology),Masaki Yanabe(Hiroshima Institute of Technology),Koki Nishimura(Hiroshima Institute of Technology),Takeru Moriyama(Hiroshima Institute of Technology),Tomohiro Nagatani(Hiroshima Institute of Technology),Shunji Maeda(Hiroshima Institute of Technology)

キーワード: 部品検査|画像生成|ディープラーニング|オートエンコーダ|component inspection|image generation|deep leaning|autoencoder

要約(日本語): 精密な電子部品を製造する際，電子部品に欠陥がないか検査装置により自動判定されている．電子部品の微細化，多機能化に伴い，検査の高感度化が要求されている．ディープラーニングによる検査では，製造現場で学習用画像が確保できない場合，低正答率，低再現性を引き起こす．従って，欠陥をいかに確保するかが鍵となる．本報告では学習用画像データの拡張をするためにオートエンコーダによる欠陥画像生成手法を検討した。

要約(英語): Electronic components are automatically judged by inspection equipment for defects. With miniaturization and multi-functionalization of electronic components, higher sensitivity of inspection is required. Inspection by deep learning causes low accuracy, low reproducibility when training images cannot be prepared at the manufacturing site. This paper reports new method for generating defect images with auto-encoder to extend training image data.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 993 Kバイト