2019 Fiscal Year Research-status Report
自己学習型AI技術による外観検査システムの自動設計
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19K12055
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| Research Institution | Chukyo University |
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Principal Investigator |
青木 公也 中京大学, 工学部, 教授 (40324488)
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2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 外観検査 / 自動検査 / 画像検査 / 再学習 / 自動プログラミング / 進化的計算 / 画像処理 / 欠陥検出 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
あらゆるモノづくりの現場において，外観検査は欠くことができない．また，検査の信頼性・効率化の観点から，目視検査に代わる画像処理・AI技術による自動化が求められている．しかし，画像処理ロジックや，センサ選定・照明条件は対象に応じた調整・設計等，自動検査装置はハード・ソフト共に検査対象・項目毎に一品一様(ワンオフ開発)になりがちである．さらに企業からは，少量多品種，多種多様な検査項目，検査仕様・基準の変化等へ対応できる汎用性・融通性が求められている．そこで本研究では，AI技術による，検査装置の撮像系(ハード)と画像処理系(ソフト)の自動設計・調整手法を提案し，外観検査装置の開発工数の大幅な削減を目指す．
特に2019年度は，画像処理系の自動設計について，近年のAI技術による自動化の課題である，ソフトの再学習・再利用，及びアノテーション(AIを学習するために，予め学習データを人手で準備する作業)の基本的な手法の提案に至った．具体的には，前者については，検査画像中から欠陥領域を検出するソフトの自動生成において，生成後のソフトが誤判定した場合，修正のため，重点的に学習する画像を選択する手法と，既に生成されたソフトの一部を再利用する方法を提案した．後者については，学習時に人手で欠陥領域を指示する作業について，その領域をおおよそ含む楕円や矩形を設定するだけでよい手法を提案した．また，撮像系と画像処理系の自動設計についても，その基本構成について実装し，本研究の「人と同等の性能を持った自動機は，撮像系と画像処理系の相互最適化によってのみ実現される」という主張の妥当性を示唆するに至った．
以上の成果については，関連学会において3件の学会発表を実施し，内2件については，学会より学術論文としての投稿の推薦をうけた．また1件については，業界の専門誌より解説記事の依頼をうけた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究では目的を達成するため，3ヵ年の研究期間において，A～Fの6つの研究開発項目を設定している．
2019年度の計画は次の通りである．「項目A.撮像系実験装置の構築」の機器選定・導入を進めつつ，「項目B.撮像系の制御ソフトの構築」についてソフトウェアを実装する．「項目D.画像処理系最適化手法の確立」と「項目E.自動設計におけるルール自動抽出手法の確立」について，基本手法を提案し，関連成果について学会発表を実施する．
以上の計画において，ロボットやカメラ等，実験装置の選定・発注はほぼ計画通りであったが，12月以降に発注した機器については，新型コロナウィルスの影響により，納期が大幅に遅れる結果となった．これに伴って，装置のアセンブルも計画より遅れている．ただし，先行して納品された機器については，制御用ソフト開発に着手している．また，既存の実験装置を用い，当初の計画にはなかった「項目F.撮像系と画像処理系の連携」について，その基本実験を先行実施した．これについては，12月に開催されたビジョン技術の実利用ワークショップ(ViEW2019)にて発表するに至った．項目Dと項目Eについては当初の計画通り，ソフトウェア開発を実施し，関連学会において2件の発表に至った．具体的には，12月に開催されたViEW2019において，「外観検査画像処理ソフト自動生成における再学習と再利用」と題して発表した．また3月には，動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA2020)において，「画像処理プログラム自動生成手法におけるLoose Annotation の検討」と題して発表した(新型コロナウィルスのため現地開催は中止．講演論文は配布により公知)．
以上，実験装置の構築について当初計画より遅れはあるものの，2020年度計画の実施可能な部分を前倒しにした．また，その他については計画通りであった．
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| Strategy for Future Research Activity |
前述の通り，本研究では目的を達成するため，3ヵ年の研究期間において，A～Fの6つの研究開発項目を設定している．
2020年度の当初計画は次の通りである．項目Aと項目B，つまり，全体の実験装置の準備が完了していることを受け，「項目C. 撮像系最適化手法の確立」を実施し，項目D，項目Eについても，前年度までで開発完了している基本ソフトウェアを，実験装置に移植し，検討を継続する．最終的には，項目A～Cに関して学会発表を実施する．
当初計画では，2019年度において項目Aと項目B，つまり，全体の実験装置については構築が完了し，かつそれを制御するソフトウェアも実装予定であった．ただし，前述の通り，実験装置の構築は遅延している．新型コロナウィルスの影響のため，ハードウェアを用いた実験については，上期中は困難であることから，この間は前年度に引き続き項目D，項目Eについて実験を進め，学術論文にまとめることを計画している．
現在，計算機使用については遠隔での実験環境を構築し，また，研究協力者についてはwebによる遠隔でのコミュニケーションツールによる体制を整えている．新型コロナウィルスの収束状況に応じて，項目A及び項目Cのハードウェア面での実験に着手する予定である．
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| Causes of Carryover |
物品費について，選定したロボットの価格について計画時より変動があったこと，また，人件費・謝金について，雇用した大学院生の特に年度末にかけての予定変更があったこと，旅費については，当初計画では計上していなかったことなどより，交付決定額・直接経費の1%弱ではあるが，次年度使用額が生じた．
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Research Products
(3 results)
