時空間特徴と教師なし学習を用いた製造機械の異常動作シーンの抽出

摘要

製品製造において，歩留まりを向上させる製造機械の改善は重要な課題であり，不良発生の原因分析を支援する技術が求められている．そこで本論文では，周期的に運動する機械を撮影した映像中から異常動作を起こした瞬間を抽出する，新たな手法を提案する．本手法では，まず映像を機械の運動の1周期ごとに分割する．続いて時空間特徴点抽出を行い，得られた特徴点の発生頻度から特徴量算出の対象とする領域を定める．この領域を分割した各映像へ当てはめ，オプティカルフローのヒストグラムとして特徴量を算出したのち，教師なし学習の一手法である1クラスSVMを用いて異常動作を識別する．主成分分析により次元圧縮された画素値を特徴量とする手法との比較を行い，本手法が照明の変動や背景の変動を含む映像に対しても有効であることを確認した．