深層学習を用いた目視検査の作業支援システムの構築

本研究では、深層学習を活用した作業支援システムの構築を目指し、実際の目視検査工程での実態調査と実験室でのシステム開発・被験者実験を並行して実施する。具体的には、①実際の製品の欠点を対象とした適切な照明条件・撮影条件の検討、②深層学習の判別精度の向上に必要な製品画像の要件の検討、③欠点候補の可視化と効果的な作業者へ情報提示方法の検討を進め、実際の生産現場でその有効性を検証する。本年度は、産学連携で共同研究を実施している製造業の協力を得て、実際に複数の製品の良品と不良品を収集した。そして、照明の種類（蛍光灯やLEDなど）や照射角度などの照明条件を変動要因とする実験を行ない、欠点の視認性に及ぼす影響を実験的に検討した。その結果、欠点によってその視認性が高くなる照明条件が異なることが明らかになり、実際の目視検査工程においては作業支援システムを導入する前に製品や欠点の特性を理解することが重要であることがわかった。

本研究では、深層学習を活用した作業支援システムの構築を目指し、実際の目視検査工程での実態調査と実験室でのシステム開発・被験者実験を並行して実施する。具体的には、①実際の製品の欠点を対象とした適切な照明条件・撮影条件の検討、②深層学習の判別精度の向上に必要な製品画像の要件の検討、③欠点候補の可視化と効果的な作業者へ情報提示方法の検討を進め、実際の生産現場でその有効性を検証する。本年度は、産学連携で共同研究を実施している製造業の協力を得て、実際に複数の製品の良品と不良品を収集した。そして、照明の種類（蛍光灯やLEDなど）や照射角度などの照明条件を変動要因とする実験を行ない、欠点の視認性に及ぼす影響を実験的に検討した。その結果、欠点によってその視認性が高くなる照明条件が異なることが明らかになり、実際の目視検査工程においては作業支援システムを導入する前に製品や欠点の特性を理解することが重要であることがわかった。