視覚情報に基づく異種物体の実時間検出

摘要

ナット製造時に製造中のナットとは異なる種類のナットが混入する事がまれにあり，これを避けることが要求されている．出荷前に目視検査により混入した異種ナットを取り除いているが，全ての異種ナットを取り除くのは困難である．そこで，画像処理技術により検査を自動化し，全ての異種ナットを取り除くシステムを提案する．本研究では高次局所自己相関特徴と画像のRGB平均を形状と色彩の特徴として用いた識別手括を示す．消費者危険（第二種の過誤）の重視，撮影時のナット配置，Kクラス問題を最大でK-1組の2クラス問題の組み合わせへの分解などの手法を捏案し，実データを用いた実験によりその有効性を示した．