k-meansクラスタリングと固有空間外れ値検出器を用いた欠陥検出

摘要

本報告では，複雑テクスチャを有する形成品の目視検査を自動化することを目的とし，構造的な規則性を持つ複雑テクスチャ画像から欠陥を見つける手法を提案する．提案手法では画像の相関性に基づく欠陥検出手法を応用しており，欠陥検出を行うためにあらかじめ欠陥のモデルを必要としない．また，提案手法ではウインドウを微少移動して取得されたサンプルに対してk-meansクラスタリングを行うことにより，構造的な規則性をもつ検査対象に対して感度の高い欠陥検出が実現する．実験では構造的な規則性を持つ形成品の画像に対する欠陥検出結果より提案手法の有効性を示す．