製造業が変わりうる「検出・検査」AI技術【今週の5本】2020年5月4週版

   

このコーナーでは、製造業向けAIの最新研究をお届けしていきます。サクッと業界のトレンドにキャッチアップしましょう!今回のトピックスは以下の5つです!

今週のラインナップ
1. 「鏡面欠陥」検出
2. 「合金の破壊断面」の調査
3. 「鋼板の周期的な欠陥」の検出
4. 「鍛造部品」の自動品質検査のための3D検出
5. 「電力線」検査システム

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「鏡面欠陥」検出

鏡面反射特性をもつ不規則な表面の欠陥の検出は、衛生機器の製造プロセスにおける重要な部分です。現在、ほとんどの不規則な表面の欠陥検出アルゴリズムは、手作業による浅い特徴の抽出に依存しており、これらの欠陥を認識する能力は限られています。

中国の研究チームは、検出精度を向上させるために、改良されたFaster R-CNNモデルを提案しました。欠陥の形状や大きさの多様性を考慮し、真の値のサイズに応じてアンカーボックスのアスペクト比を生成するk-meansアルゴリズムを選択し、特徴行列を異なる受容野で融合させてモデルの検出性能を向上させました。

実験の結果、収集したセラミックのデータセットに対して、改良したモデルの認識精度は94.6%と示されました。SVM(Support Vector Machine)や他のディープラーニングベースのモデルと比較して、提案されたモデルはより優れた検出性能と明かりに対するロバスト性を有しており、実用性と有効性が証明されました。

元論文:Detection of Micro-Defects on Irregular Reflective Surfaces Based on Improved Faster R-CNN

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「合金の破壊断面」の調査

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