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7月10日（水）から7月13日（金）までタイ王国のパッタヤーで開催された、電気工学／エレクトロニクス、コンピュータ、通信、および情報技術に関する国際会議「ECTI-CON 2019 (The 16th International Conference on Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology)」において、知能機械創製部門 白石・茂木研究室所属の中島彩奈さんが、Best Paper Awardを受賞しました。
講演題目は、「A Consideration on Image Composition of Defects and Background in Appearance Inspection of Plastic Products Based on Machine Learning」です。これは、人工知能の一分野であるディープラーニングを使用してプラスティック成型部品の外観検査を行う際に、数少ない実際の欠陥画像と数種類の背景画像をもとに、欠陥を持つ画像を新たに作成する研究です。
一般に製品検査では欠陥を持つ不良品が少なく、ディープラーニングのトレーニングにおいて、欠陥を持たない良品とバランスする数のデータを準備することが課題でした。この講演では、実際の欠陥画像を切取り、サイズ変更、回転、明度、彩度、および色相を変更し、実際の背景画像に貼り付けることで、欠陥を持つ画像を新たに作成しました。実際の画像から切り取った53個の欠陥部分をもとに500枚の欠陥画像を作成した実験において、正解率を81%まで向上させ、実用につながる大きな可能性を示しました。
本講演は、ディープラーニングの性能を左右するトレイニングにおいて、数少ない画像データを増大させる過程を実製品に対して示したという点が高く評価されました。現在、ディープラーニングを応用した製品の官能検査に対するニーズが非常に高くなっています。今後、中島彩奈さんは2つのディープラーニングを用いて、一方がトレイニングデータを生成し、他方がそれを見破ろうとする最先端の研究を進めていく予定です。
発表会場での受賞写真
Chairperson（右）のもとでの講演の様子