近年、国内の労働力不足を受け、工場の検査ラインにAIが導入され、出荷製品の外観検査を自動化する取り組みが導入されている。一般的に外観検査を行う場合、画像処理を用いて特徴を抽出する手法が適用されている。しかし、検査難易度が高い製品を対象とした場合、十分な検査精度が達成できず、未だに熟練者による目視検査に依存せざるを得ない課題があった。本研究では、検査難易度が高い黒豆を対象例として偏光技術の有効性を検証する。対象のAIモデルとしてセマンティックセグメンテーションを用いる。また、検証画像には「一般画像」と「偏光画像」の2種類を用い、偏光による画像処理の有効性に関して検証と考察を行ったので報告する。