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自動外観検査

異常検出や分類の手法を使用した品質保証タスクの自動化

自動外観検査 (AVI) は、イメージが正常な ("良好な") 状態を表しているか、異常な ("欠陥のある") 状態を表しているかの判断に使用される一連の手法です。AVI は、製造現場で一般的に見られる品質保証プロセスの支援と改善を行います。最新の外観検査は、機械学習と深層学習の手法を使用して、有用な結果を生み出します。

外観検査タスクを自動化するためにどの手法を選択するかは、いくつかの要因によって決まります。これらの要因には、正常および異常なサンプルとして利用できる学習データの量、認識する異常なクラスの数、および予測の把握とモニタリングに必要な位置推定情報のタイプが含まれます。

トピック

  • Getting Started with Anomaly Detection Using Deep Learning

    Anomaly detection using deep learning is an increasingly popular approach to automating visual inspection tasks. The goal of anomaly detection is to perform a binary classification of images as normal or anomalous. For example, in the manufacturing industry, anomaly detection can determine which manufactured units meet quality standards and which units are defective.