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，従来，画像解析に基づく手法が主流であり，特にセグメンテーションに基づく手法は，破損や汚れなどの構造的欠陥の検出において高い性能を示してきた[1]．近年では，製品ラベルと内容物の不一致といった論理的異常を対象とする研究も進展している[2]．一方で，Vision-LanguageModel（VLM）の発展により，異常検知を視覚情報のみに基づく枠組みに限定することの限界が明らかになりつつある．構造的異常に加え，潜在的な論理的整合性の逸脱を適切に捉えるためには，言語的推論の導入が不可欠である．本研究では，視覚情報と言語情報を統合する学習ベースのマルチモーダル異常検知枠組みを提案し，QA拡張データセットを用いてVLMを追加学習することで，異常画像および正常画像の特徴を学習する．また，学習不要手法に加え，大規模VLMを用いた1-shotのChain-of-Image（CoI）推論についても検討し，両方法をに比較することで，構造的異常および論理的異常検出におけるそれぞれの有効性と限界を明らかにする．