産業用画像の異常検知に基づく説明文生成における学習方法の検討

産業画像理解における異常検知は，これまで主に構造的欠陥や論理的不整合といった異常を画像レベルで解析する手法に焦点が当てられてきた．近年，Vision-LanguageModels（VLMs）の発展により，言語的推論を組み込むことで，より包括的な異常検知が可能となっている．本研究では，低レベルな視覚特徴に基づく処理と高レベルな言語による推論を組合せた異常検知を実現することを目的として，細粒度なアノテーションを付与した質問応答（QA）拡張データセットに基づく，画像とテキストを統合したマルチモーダル枠組みを提案する．さらに，大規模VLMを用いたChain-of-Image（CoI）推論において，異なるプロンプト設計による推論性能を評価し，学習型のマルチモーダル手法と比較を行う．実験の結果，ファインチューニングされたモデルは高い検出精度を達成する一方で，生成される説明の多様性が低下する傾向が確認された．一方，学習不要手法においても，学習あり手法と比較して大きな性能差は見られず一定の競争力を維持できるものの，画像微細な異常の識別には依然として課題が残ることが明らかとなった．