Thin Plate Spline変換と自己教師あり学習を用いたペットボトルのラベル欠陥検出

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-090

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): Detection Method of Label Defects of Bottle based on Thin Plate Spline Method and Self-Supervised Learning

著者名: 橋本幸二郎（公立諏訪東京理科大学）,杉山貴也（公立諏訪東京理科大学）,吉江亮（信州ビバレッジ）,桜井貴勝（信州ビバレッジ）

著者名(英語): Kohjiro Hashimoto (Suwa Univerisity of Science),Takaya Sugiyama (Suwa Univerisity of Science),Ryo Yoshie (Shinshu Beverage Company),Takamasa Sakurai (Shinshu Beverage Company)

キーワード: 欠陥検出|画像認識|深層学習|Defect detection|Image recognition|Deep learning

要約(日本語): 製造現場において画像検査システムは欠陥品を検出するために必要である。しかし，従来のルールベース方式では近年の変種変量生産に対応できない。そこで深層学習方式が注目されている。この方式は特徴量抽出やルール設計が不要なため，学習データの収集を条件に製造物の変化に対応した検査システムを構築できる。しかし，欠陥品の発生頻度は少なく学習データを集めることは容易ではない。そこで本研究では自己教師あり学習の枠組みに基づく欠陥検出手法を提案する。ここでは，ペットボトルのラベル欠陥を対象とし，Thin-Plate Spline変換を用いた自己教師あり学習に基づくラベル欠陥検出手法を提案した。

本誌掲載ページ: 153-154 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 257 Kバイト