セマンティックセグメンテーションを用いて異物検査を行うためには、正常品に異物が混入した異物混入画像の収集やアノテーションに労力を要するという問題がある。これまで少量の異物混入画像に自動で収集やアノテーションが可能な正常品のみが写った画像や異物のみが写った画像を追加して学習することでアノテーションコストを軽減しつつ検査精度を向上させることができた。一方、正常品のみが写った画像や異物のみが写った画像をさらに追加し学習しても検査精度が向上しないという課題があった。そこで本研究では正常品のみが写った画像と異物のみが写った画像の合成画像を用いて学習することで検査精度を向上させた。