多段階型CNNを用いた自動車用タイヤ内面部における欠陥識別

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2018/12/01

タイトル(英語): Defect Classification on Automobile Tire Inner Surfaces using Multistep CNN

著者名: 多田　拡太郎（静岡大学創造科学技術大学院／横浜ゴム（株）），杉浦　彰彦（静岡大学創造科学技術大学院）

著者名(英語): Hirotaro Tada (Graduate School of Science and Technology, Shizuoka University/The Yokohama Rubber Co., Ltd), Akihiko Sugiura (Graduate School of Science and Technology, Shizuoka University)

キーワード: 自動車用タイヤ，光切断法，畳み込みニューラルネットワーク，多段階型CNN，欠陥識別　　automobile tire，light-section method，convolutional neural network，multistep CNN，defect classification

要約(英語): This study examines a method of applying a multistep CNN (Convolutional Neural Network) by creating the surface shape images of the inner surface of a tire to classify defects occurring on a tire inner surface. A multistep classifier is made by using the symmetry of the ratio of the number of the training images for each classification label and the symmetry of the characteristics for each classification label. The examined method shows 17.9% improvement in the defect detection rate and 0.009% reduction of the area rate of overdetection regions by using symmetry, reducing overdetection while maintaining the accuracy of detecting defects. Also, in the environmental condition of a working state, it shows the defect detection rate of 89.3% and the area rate of overdetection regions of 0.049%.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.138 No.12 （2018） 特集：電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会

本誌掲載ページ: 1586-1594 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/138/12/138_1586/_article/-char/ja/