課題：業界の人材不足、外観検査の自動化

品質を確保するために形状や寸法、傷などをチェックする外観検査は、目視での検査が一般的でした。しかし、人材不足や生産性などの観点から作業の自動化が求められています。

実際に、ネジ製造プロセスにおける外観検査に機械学習が適用されており、画像認識技術が活躍していますが、ネジの非常に小さな傷を検出するためには、さらに精度の高い機械学習モデルの開発が必要です。

ネジは2018年には国内の製造業で1兆円以上の出荷額を記録するなど、全体の市場規模は無視できる数値にありません。

ネジの非常に小さい欠陥を自動で検出する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。中国にある天津工科大学のLimei Songら研究者の発表を紹介します。

研究者らは、機械学習モデルに欠陥のあるネジの表面の画像を学習させることで、ネジ表面の微小な欠陥の検出を試みたのでした。

テーマ：ネジ表面の微小欠陥の自動検出

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