自動車部品の欠陥、AIで検出!?他 最新の製造AI研究5選

   

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. 織物の欠陥検出
2. 自動車部品の自動欠陥検出
3. 産業機械の異常音検出
4. ワンショット認識による品質管理
5. レンズ表面の欠陥検出

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織物の欠陥検出

織物の物体検査において、従来の手法(低ランク近似やスパース表現など)では、ある特定の織物において優れた精度を達成してきました。畳み込みニューラルネットワークに基づく手法では、より多くの織物に対して高効率で高精度な検査が可能になりました。

中国の研究チームは、さらに精度を向上させるために変換学習に基づく新しい欠陥モデルを提案しました。モデル学習の過程では、画像の様々な特徴とソースモデルの有用な情報を融合させて精度を高めます。さらに、織物の画像評価において、ネガティブサンプルが限られているという状況を解決するために、Multiple Sources Features Fusion(MSFF)と呼ばれる新しいトレーニングモデルを提案しました。

検証の結果、提案手法では、TILDAデータセットでは平均精度93.9%、ZYFDデータセットでは98.8%を達成し、誤検出率0.2%を達成しました。この結果は、より複雑な織物の欠陥検出に優れた性能を発揮することを示しています。

元論文:Fabric Defects Detection based on Multi-Sources Features Fusion

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自動車部品の自動欠陥検出

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