実時間学習のためのハードウェアニューラルネットワーク－実時間官能外観検査用ハードウェアニューロシステム

摘要

製産現場では、完成品の外観検査は人間の経験や勘に依存している。 しかし、長時間作業と生産コストの削減が困難である為、自動検査システムが望まれている。自動化には判定処理基準の自動獲得及び高速判定が必要である。 本研究ではこの判定処理のニューラルネットワークによる実現を目指す。 特に判断基準の自動獲得には学習機能を考え、高速判定は専用のハードウェア化による実現を目指した。 ネットワークの演算は並列処理と6段のPipeline処理を採用して高速化し、学習で使う活性化関数の微分値は常に定数を採用して回路のリソースを減らした。 このシステムを設計して測定した結果、判定目標時間0.1秒に対して0.023秒の動作を実現した。