2021 Fiscal Year Annual Research 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
| Project/Area Number |
19K12055
|
|---|
| Research Institution | Chukyo University |
|---|
Principal Investigator |
青木 公也 中京大学, 工学部, 教授 (40324488)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
|
| 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 |
|---|
| 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・調整手法を提案することを目的とし，外観検査装置の開発工数の大幅な削減を目指した．
3ヵ年の研究期間において，先ずはロボットによる自動撮像装置の構築を開始し(1年目)，自動設計・調整手法については画像処理系について先行して着手し(2年目)，3年目に検査装置を総合的に自動設計手法について研究するのが当初の計画であった．これに対して，1年目の年度末に発生した新型感染症の影響により，ロボットの導入が大幅に遅れ，かつ大学での対面実験の制限からハードウェア部分の研究開発はままならない状況であった．途中ロボットの故障対応も重なり，この状況は3年目の年末まで続いた．これに対して，画像処理系とハードの概念設計部分に関して前倒しで研究を進めた．
研究期間内において，画像処理系については当初の予定通り，自己学習機能を有する画像検査ソフトの自動生成手法の開発に至った．この成果については，1件の学術論文，1件の解説記事，4件の学会発表にて公表した．一方，撮像系と連携した自動設計については，前述の通り研究遂行に大きな障害が発生したが，1件の解説記事，1件の学会発表にて公表した．2022年度現在，引き続き実験装置の整備に取り組んでおり，課題の全体的な達成を目指している．
|
