工場における検査人員のコスト削減は喫緊の課題であり、外観検査の自動化が求められている。近年深層学習が急速に発達し、工業製品の外観検査分野でも深層学習を用いた市販ソフトは存在するが、一般に市販ソフトでは中身がブラックボックス化し、高い品質を保持するにあたって必要な保守性の確保が難しい。このため、当社でこれらの技術の手の内化を目指し、画像検査技術の開発に着手した。
本発表では画像認識技術で用いられるネットワークを改良し、判定根拠を可視化することで説明性を担保し、本アルゴリズムを実製品の溶接部に適用した際の課題と工夫点、結果について報告する。