学会発表
|
|
CNNによる欠陥検出とGrad-CAMによる欠陥部分の可視化性能を向上させる画像拡張法の一提案
阿部(B4)
有馬(M1)，清水(M1)，三木(M2)，永田，加藤，渡辺(岡山大)
第22回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会
ENG
2021-12-15
ENG
2021-12-17
筆者らはAI技術に関する深い知識を必要とせず簡単に欠陥検出用のCNN, CAEおよびSVMを設計できるツールの開発を行っている．本研究では，画像に含まれる製品部分のみを抽出し，事前に用意した様々な背景画像に位置を少しずつずらしながら埋め込むことで，限られた数の製品の画像から新しい訓練画像を効率的に生成させる方法を提案する．この訓練画像を用いてCNNを訓練することでテスト画像の認識率だけでなく，Grad-CAMを用いて判定の根拠となった部分を可視化する際のマッピングの正確さも高めることができたので報告する． |
