深層学習によるカメラレンズの外観検査に関する検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-147

グループ名: 【全国大会】令和7年電気学会全国大会論文集

発行日: 2025/03/01

タイトル(英語): Deep Learning-based Approach to Camera Lens Surface Inspection

著者名: 綾田アデルジャン（秋田県産業技術センター）,梁瀬智（秋田県産業技術センター）,後藤巧（河野光学レンズ）,米田久男（河野光学レンズ）

著者名(英語): Adiljan Ayata (Akita Industrial Technology Center),Satoshi Yanase (Akita Industrial Technology Center),Takumi Goto (Kohno Optical Lens Co., Ltd.),Hisao Yoneta (Kohno Optical Lens Co., Ltd.)

キーワード: 深層学習|外観検査|カメラレンズ|deep learning|surface inspection|camera lens

要約(日本語): カメラレンズは光学機器の性能を左右する重要な部品であり，特に医療用カメラレンズでは高い精度と信頼性が求められる。その外観検査は主に実体顕微鏡を用いて行われているが，専門性と長時間の作業負担が大きく，視覚的な疲労や人的ミス，効率性の限界が課題である。また，検査精度を一定に保つことが難しい点も問題視されている。このような背景から，外観検査の自動化が強く求められている。本研究では，深層学習モデルを用いて医療用カメラレンズの外観検査手法を検討し，その結果について報告する。

本誌掲載ページ: 245-246 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 366 Kバイト