LINX DAYS 2021 補足

11/25,26にオンラインで開催されます「LINX DAYS 2021」におきまして、「ルールベースを超える！アノマリー検出を用いた過検出抑制」というタイトルで弊社事例が紹介されます。

正直、かなりリンクスさんの変更が入っており・・・

どうも「ディープラーニング」の対義語として「ルールベース」という言葉を使いたいようで。

弊社では「ルールベース」は、画像処理を駆使して欠陥を定義するアプローチ。その対義語は「良品比較」であり、良品と同じであればOKと考えるアプローチだと考えています。

今回の趣旨は、従来型（VariationModel）を用いた「良品比較」に対して、ディープラーニングによるアノマリー検出を用いた「良品比較」は、より柔軟に良品バラツキを処理することができるため、過検出が大きく抑制できるということです。

「ルールベース」は定義した欠陥しか検出しないアプローチなので、もともと過検出は起こりにくく、「良品比較」は「良品と同じでなければOK判定しない」、すなわち良品バラツキを許容しにくいため過検出気味になります。これを抑制できるのは大きなメリットです。

既存の「良品比較」で導入いただいているユーザー様から数千枚の良品画像をいただき、評価を行っています。一つの事例では、良品を7000枚以上学習させることにより良品率99.3%、検出すべきNGサンプルの検出率100％となりました。NG判定されたものの多くは実際に異物などを検出しており、正しく判定している割合は99.8%に達しました。一方で別の事例では、バラツキが大きい部位の細かい欠陥が検出できない現象も見つかっており、やはり効果は試してみないとわからないと考えます。

良品画像がたくさんあれば容易に評価可能ですので、ぜひお問い合わせください。