AI による検査計測技術の向上
認識に必要な特徴量を抽出して「学習」することが1. はじめにできるため、複雑な画像に対しても高精度な認識

当社では、検査・計測の作業の効率化を目指しができるようになる。

検査・計測システムを開発している。それらのシ当社では、これらの Deep learning による画像処

ステムを開発するにあたり画像処理技術を適用し理を用い検査・計測画像を分析する技術を開発してきた。近年、検査・計測における画像分析では、た。これらの高度な画像分析のために適用した AIより高度な分析が求められるようになり、従来の技術について説明する。

画像処理技術単独では対応することが難しくなり2.1 AI の構造つつある。このため、画像処理に AI（人工知能：

当社では、図 1 のような入力層－出力層を数層Artificial Intelligence）の技術を取り入れることで、より効率的な画像分析の実現を図った。

も重ねたネットワーク構造を採用し、入力データ

本稿では、当社で取り入れている AI 技術を紹をネットワークに流して認識結果を出力させるこ介する。とで、AI を実現している。また、AI が複雑な画像に対して認識処理を実施できるよう、図 2 のよ2. AI を実現する Deep learning

うな入力データである画像からエッジなどの隣りAI を実現するための手法である Deep learning

合う画素の特徴を抽出することができる畳み込み（深層学習）の適用は、2011 年に音声認識の研究分処理（フィルタ処理）を含む、さまざまな処理を複野において、従来の手法では超えられなかった性数組み込んでネットワークを深くしている。

（1）

能の限界を上回り、大幅な性能改善を実現した 。
また、この技術は、2012 年に画像処理の研究分野の大規模な物体認識のコンペティションにおいて（2）も、大幅な性能改善を実現した 。これにより AI
は、Deep learning の有効性が確認され、広く普及するようになり、画像認識や音声認識にとどまらず、自然言語処理や予測、異常検知などさまざまな分野への適用が進んでいる。
従来の画像処理では、作業員が入力データからエッジの強さや向きなどの特徴的な情報（特徴量）を抽出して認識するという方法を取っていた。し図1

かしその手法では複雑な画像に対応することは困難であった。これに対し、画像処理に Deep learningを適用する方法では、大量のデータから共通する—

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ネットワーク構造の 1 要素

図2

畳み込み処理2.2 少数のデータでの AI 開発て使うことで、データ数を増やす手法を採用して一般的な AI 技術では、入力データと正解ラベいる。具体的には、画像の上下・左右反転や回転、ルをあらかじめ用意し、入力データをネットワー

画像をゆがませ傾けさせる、色調の調整などがあクに流して得た出力値と正解ラベルとの誤差をでり、データ数を数倍に増やすことが可能である。

きる限り小さくなるよう、ネットワークの各パラ2.2.2 データの一部を欠損させるメータを調整することで AI を構築する。AI の技術は一般的には、数千もの大量の入力データと正一般的な AI 技術では、学習用のデータをすべ解ラベルを用意して「学習」をさせることで、大量てネットワークに入力して「学習」を数十から数百のデータから共通する認識に必要な特徴量を抽出回繰り返すことで、データを認識できる AI を構することができ、さまざまな検査画像を適切に認築する。

識できる高度な性能を有する AI を開発できるとしかし、繰り返しデータを入力して「学習」をさ言われている。しかし本開発では、検査・計測作せる際に、ネットワークが学習用のデータに合わ業に用いるデータを大量に用意することは容易でせたパラメータ調整をしすぎて、他のデータを正はなく、少ないデータ数でも効率よく「学習」できしく認識できない現象（過学習）が起こることが知るようにするため、2.2.1 項から 2.2.3 項で示す技られている。その現象を防ぐために、「学習」する術を取り入れている。

際にデータの一部を欠損させる処理をネットワー
クに組み込ませた。例えばデータをネットワーク2.2.1 加工したデータを加えるに入力して「学習」する度にランダムにデータの一画像を適切に認識できる高度な AI を構築する部を欠損させることで、同じデータでありながらためには、データを大量に用意できることが理想

毎回異なるデータであるかのように構築した。こ的であるが、データ数が数百程度しか用意できなの方法を用いた AI は汎用性（用意したデータ以外い場合もある。本開発では、用意できたデータにのデータにも正しく認識できる）を高められるこ対して加工を施したデータも学習用のデータとしとが期待できる。

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2.2.3 転移学習を適用する
転移学習は、あらかじめ認識対象のデータとは異なるものの非常に数が豊富なデータセットで（a）ET で取得したデータ「学習」したネットワークに、認識対象のデータを入力して「学習」をする方法である。データ数が非常に豊富なデータで「学習」をすることで、データから特徴量を適切に抽出できるネットワークを構（b）MNIST の手書き数字画像

築できるため、データ数が少ない認識対象のデー

図4

タで適切な特徴量を抽出して AI が適切に認識でET の入力データと転移学習で用いた手書き数字画像きることが期待できる。
しかし転移学習で認識精度を改善するには、認た。MNIST は、0 ～ 9 までの手書き数字の白黒画識対象のデータと類似したデータが必要になる。

像を集めたデータセットであり、ET 探傷で取得

図 3 は X 線検査装置で撮影したグレースケール画したデータは白黒画像に変換して AI に入力する像を認識対象とした例である。これらの画像の認ことから相性は良い方と考えられる。MNIST は学識精度を向上させるため、データ数が非常に豊富

習用データが 60,000 枚、検証用データが 10,000 枚な風景や動物などのカラー画像のデータセットを用意されており、それらの豊富なデータを転移学用いて転移学習を適用したが、実現することはで習に用いることにより、ET の学習では、AI の認きなかった。これは、認識対象の X 線画像と自然識率を約 8％向上させることができた。

画像との違いが大きく、自然画像のデータセット
2.3 入力データに対する画像処理の「学習」で X 線画像の認識に必要な特徴量を抽出できなかったのが原因と考えられる。

AI による画像処理では、Deep learning を適用す

一方、図 4 は渦電流探傷試験（ET）のデータの例ることで、大量のデータから共通する認識に必要である。ここでは、MNIST と呼ばれる手書き数字な特徴量を「学習」により抽出できるが、学習デーの画像データセットを用いた転移学習を適用しタ数が少ない場合にも、認識に必要な特徴量の抽（a）飲料の入った缶を X 線で撮影した画像（右 2 枚の缶底に異物が混入している）（b）転移学習で用いた自然画像データセット

図3

X 線で撮影した画像と転移学習で用いた自然画像—

70—出漏れを無くして AI の認識性能を向上させるたは、AI 開発担当者以外の人でも AI ネットワーク

め、入力データの他に入力データに対する画像処の生成が容易にでき、専門家による AI 開発・改善理を施し生成したデータもネットワークに入力すを必要とせずに AI ネットワークを生成することるという手法を検討した。

を可能としている。これにより、検査・計測業務さらにエッジを強調する画像処理を適用するこなどで新たに取得したデータをすぐに AI ネットとにより、AI が入力データの薄いエッジも認識でワークに反映させ AI の認識性能を改善し続けらきるようになり、認識精度が向上した。

れる。
3. これらの AI 技術の適用

2.4 AI ネットワークの自動生成

3.1 Mobile EDDy® の AI 判定機能

これまでに当社では、AI を開発してきた。しか携帯型渦流探傷装置 Mobile EDDy® 向けに開発し、今まで AI の開発に用いた学習用データは数した AI について紹介する。

百程度と、データ数が少ない。そのため検査・計測事業の業務では、新たに取得したデータも学習転移学習などさまざまな技術を適用した結果、用データに加えて再学習を実施し、AI の認識性能96.6％の認識精度を得られた。特に、傷がある箇を改善し続けていく必要がある。そのためには、所のデータを入力して「傷なし」と誤判定される検査・計測の業務担当者が新たなデータを用い AIケースが少なくなっており、傷を見逃さないといの改善を図る必要がある。

う観点において良好な結果を得られた。今後も継そのため、AI 開発・プログラミングに不案内な続的にデータを追加してデータ数を増やし、再学検査・計測業務の実施担当者でも AI の開発・改善習を実施することで AI ネットワークを改善し、ができるようにするため、指定のフォルダに格納AI の安定性と認識性能の向上が期待できる。

されているデータを用いて自動的に「学習」するプ
3.2 作業時間の短縮

ログラムを開発した。図 5 に示すこのプログラム

以前、検査・計測業務の実施担当者の負荷を軽減し作業時間を短縮するために、画像処理で検査・計測結果の画像を分析するソフトウェアを開発したが、画像ごとに画像処理パラメータを調整する必要があり、手間がかかるために実用には至らなかった。
そこで、画像処理のパラメータを調整する手間を無くして認識性能を向上させるため、AI を取り入れたソフトウェアを新たに開発した。そのソフトウェアは、画像を入力するだけで分析を実行できるようになっており、ユーザによる認識結果の修正もできるようにすることで、計測作業にかかる時間を約 50％短縮することができた。
図5AI ネットワークの自動生成

このように画像認識と AI との組み合わせを、今—71—

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文責後も継続して AI の認識性能を改善することで、さらに作業時間の短縮と、作業員の負担軽減を図る。

制御システム事業部 産業システム部
製品・サービスグループ

4. まとめ畑伸佳

制御システム事業部 産業システム部

当社では、検査・計測作業の効率化を目的とし製品・サービスグループ 部長 花形たシステムの開発をしており、画像分析機能の実

徹

参考文献

現のために画像処理を適用している。
また、近年の高度な画像認識のニーズに対応す（1） G. E. Hinton, L. Deng, Y. Dong, G. E. Dahl, A.

るため、これまでに蓄積してきた AI 技術を適用

Mohamed, N. Jaitly, A. Senior, V. Vanhoucke, P.

しながら、画像処理と AI 技術とを連携したシス

Nguyen, T. N. Sainath and B. Kingsbury : Deepテムを開発している。例えば Mobile EDDy® 向けのNeural Networks for Acoustic Modeling in Speech

AI において認識精度 96.6％を得ることができた。

Recognition, Signal Processing Magazine, 2012,

また計測作業を自動化するための AI 適用ソフト

pp.82-97（2） A. Krizhevsky, S. Ilya, and G. E. Hinton : ImageNet

ウェアの開発では、作業時間を約 50％短縮する成果が得られた。

Classification with Deep Convolutional Neural

AI 技術は日々進歩していることから、新しい

Networks, In Advances in Neural Information

AI 技術への挑戦と、画像処理と AI の連携技術のProcessing Systems（NIPS）, 2012, pp.1097-1105

模索とを実践することが重要であり、今後も認識精度の改善と他案件への適用を視野に入れ開発する。

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