外観検査における欠陥特徴の自動学習(映像・マルチメディア処理及び一般)

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概要

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工業製品の外観検査は、大量生産の現場で使用されるものが多い関係上、検査時間に多くの時間をかけることができない。しかし、一般に外観検査を画像処理で、行おうとすると、計算コストが高く、処理時間が長くかかってしまう。特に検知すべき欠陥の形状や濃淡などの特徴が複雑になると、十分な検知性能を得るためには、複数のフィルタ処理を用いて検知を行う場合が多いが、実用的な処理速度とならない場合が多い。本稿では、認識性能が向上するように、特徴抽出フィルタの特性を学習により自動的に再構成する特徴空間再構成アルゴリズムを紹介する。このアルゴリズムでは、少数のフィルタによる処理で高い精度で異物を検知することができ、高速で認識率の高い外観検査装置を構成することができる。
社団法人電子情報通信学会の論文
2006-07-06

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