特徴抽出フィルタの競合学習を用いた目視検査アルゴリズム

抄録

外観検査の検知などにおいては、検知すべき欠陥の形状や濃淡などの特徴が多岐にわたることがある。本発表では、抽出された特徴の識別境界の学習だけでなく、認識に用いる特徴抽出フィルタも強化信号(正常・異常などユーザが望む判定結果)に基づいて競合学習させることで、認識性能を向上させる学習アルゴリズムを提案する。　このため、少数のフィルタでも広いバリエーションの不定形異常に対する検知が可能であり、検査画像中に含まれる汚れやゴミなどの不定形で背景との輝度差の微小な異常領域の検知が可能となっている。