ディープラーニング：製造現場で使える画像による異常検知～キズあり「ナット」の発見～

Takuji Fukumoto, MathWorks

製造現場で行われている外観検査の異常検知でディープラーニングの活用が進んでいます。しかし、製造現場で発生する異常や不良は発生頻度が低く、異常データを学習させることが難しいという課題があります。このビデオでは学習済みのAlexNetとカーネル法の1クラス SVMを用いることで、学習させるラベル付けなしで画像の異常判定を行う例を紹介します。1秒未満で100枚の「ナット」の異常度を評価し、人が異常と判定した4枚を正しくみつけることができています。

サンプルコードは画像セットと共に無料でダウンロードして試すことができますので、是非お試し下さい。