近年、ディープラーニング技術が向上し、自動化ニーズの高い画像検査用途への検討が進められ、一部実用化され始めている。しかしながら、その多くがディープラーニング技術単独で検査が完結するわけではなく、人による作業を助ける目的で大きな欠陥のみを排除する等、人が再検査する前提で組み込まれているものである。 そこで、我々はディープラーニング技術を検査そのものに用いるのではなく、従来の画像処理によるルールベース手法にて検出した欠陥を正確に分類させることに用いた。結果、検査レベルを向上させることができ、人に頼ることのない自動検査システムとして構築し、自動検査機にそのシステムを導入した。
