格子状マスクを利用した画像合成による検査精度の向上

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AIを活用した異物検査の精度を向上させるためには大量の正常品画像と異物混入画像を集める必要があるが、異物混入画像の収集やアノテーション作業には労力を要するという問題がある。現在人の主観に頼った検査を行っている食品加工工場などでは正常品やゴミなどの異物は容易に手に入れることが可能である。そこで本研究では画像の収集やアノテーション作業が容易な正常品のみ画像と異物のみ画像から正常品の中に異物が混入した画像を合成し学習を行った。その結果、6×6の格子状のマスクを利用し合成した異物混入画像を用いて学習を行うことで、アノテーションコストを軽減しつつ検査精度が向上した。

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