AIを活用した異物検査の精度を向上させるためには大量の学習データを集める必要があるが、学習データの収集やアノテーション作業には労力を要するという問題がある。現在人の主観に頼った検査を行っている食品加工工場などでは正常品やゴミなどの異物は容易に手に入れることが可能である。
そこで本研究では正常品のみ画像、異物のみ画像を自動的に収集するシステムを開発した。そして、正常品のみ画像と異物のみ画像を用いて正常品の中に異物が混入した合成画像を作成し学習させることで画像収集及びアノテーションコストを軽減しつつ学習精度の向上を図った。