教師なし学習で織物の欠陥を高精度検出!モデル「MSCDAE」(AI×製造)【論文】

   
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AIによる異常検知に共通する課題の1つは、異常時のデータが不足していることだ。

課題:精度の高い織物の欠陥検出モデルの開発が必要

現在、織物表面の検査の大部分は目視で行われています。しかし、長期的な産業用途を考慮すると効率や精度が低くなるため、織物の欠陥を自動検出する技術の発達が注目を集めています。

これまで、教師あり学習による織物表面の欠陥を自動検出する機械学習モデルの開発が行われてきましたが、大量の欠陥のラベル付きの画像が必要でした。しかし、あらゆるタイプの欠陥がある織物の画像を用意するのは困難であるため、欠陥品の画像を必要としない自動検出モデルの開発が期待されています。

織物の製造における精度の高い欠陥検出という課題において、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。中国地質大学のShuang Meiら研究者の発表を紹介します。

研究者らは、教師なし学習により欠陥検出モデルを構築することで、自動で織物の欠陥検出を試みました。

テーマ:教師なし学習による織物の欠陥自動検出

まずはShuang Meiらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。

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masashi

投稿者の過去記事

大学院では薬学の研究を行っていました。主に創薬・製造・金融分野におけるAI活用を掘り下げたいと思います。Twitter:@masa05240112

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