| 研究概要 |
複合材料製品の外観検査工程を対象に,画像処理で用いる情報と生体の視覚情報処理機構に基づく画像認識アルゴリズムを用いて欠陥のための実用的な診断システムの構築を検討した.人間の感覚特性を定量的に評価する方法としては刺激強度に対する観察者の反応曲線を求める方法が古くからあるが,この方法は単属性のモダリティに関する刺激強度に対する判別確率を計測評価するもので,品質管理の実際的場面でパネルが多くのモダリティを融合して出す結論である判別の確率を評価することは困難である.こうした状況を鑑み,本研究ではパネルのマルチモダリティでの判別確率を推定する目的で.恒常刺激法による一対比較法を用いて単属性心理測定実験と2属性の同時判別確率を求める実験で,融合されたモダリティでの閾値判別確率の評価法を考察した.感覚特性実験では,1次および2次同時確率が得られれば,3種類以上のマルチモダリティを含む場合も検査精度に関与する判別確率が推定できることから,恒常刺激法に基づく実験により1次の確率と2次同時確率を求めた.実験では,検査目標の欠陥形状を楕円図形形状として,その大きさ(面積),扁平率(長軸と短軸の比率),色の濃さの3つのモダリティ(属性)を変化させた対象図形と,予め各属性値を固定した標準図形を一対比較で提示してパネルが比較判断した結果を回答する方法で実験した.3つの属性のうちの1つずつ属性を変化させた図形に対する反応(単属性実験)と2種類の属性を組み合わせた図形に対する反応(複属性実験)により1次および2次同時確率を得た.提案手法の長所は,熟練のパネルの知覚特性を利用して検査精度を数量的に設定できることである.この閾値による自動判断システムはリアルタイムに自動検査を可能にするため工程全般の効率向上に寄与するし,人間の知覚特性曲線に基づく確率制約のある閾値を用い,判別確率を保証できる利点もある.
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