近年，工場では人材不足，製造物の多様化が進み，目視による検査の自動化のニーズが高まっている．しかし，手挿入部品を用いた少量生産の基板の検査では自動化は難しい．そこで，ディープラーニングによる工場の手挿部品検査の自動化を検討した．対象部品として電解コンデンサーを用いた．部品の写真と3DCG画像を学習データとして物体検出の実験を行った．ディープラーニングの手法としてはSSDを用いた．その結果，撮影した写真画像の学習データより3DCG画像を使った学習データの方が優れた検出結果が得られた．