Deep Learningを活用した画像検査装置のパラメータ設定の検討: テンプレー卜マッチングを例にとったDeep Learningの活用

摘要

外観検査は，画像検査装置による自動化が図られてきたが，一般的に画像検査装置で実装されている画像処理は，人手によって設定しなければならないパラメータが存在する.従って，検査対象の違いゃ検查員の違い等によって，調整されるパラメータにバラつきが生じる可能性がある.このことは，画像検査装置の運用時の性能に影響する.一方，近年，AI技術を駆使して外観検査を自動化することが期待され，外観検査を全てAIに置き換える事例も増えている.しかし，検査工程をAIに任せた場合，判定理由の解釈や説明責任を果たすことが困難である.そこで本研究は，目視検査を直接的にAIに置き換えるのではなく，既存の画像検查システムのパラメータ設定をAIに委ねる手法を提案する.本研究では，予めテンプレートの設定が必要なテンプレートマッチングによる検査を例に取り上げる.実験では，AIによって設定されたテンプレートは，検査員が設定したテンプレートと同等レベルの自動検査が可能であることを確認した.