人工知能を利用したねじの異常検出に関する研究

　本研究は、ねじ等の機械部品の外観検査をAIで自動化し、検品精度と生産性の向上を図るものである。従来の目視検査には、作業員の判断にばらつきがあり、精度の確保が課題であった。一方で、AI導入には大量の学習用データが必要だが、異常の発生頻度が低く十分なデータが得られない。
　本研究では、データ拡張や合成画像生成によりこの課題を克服し、高精度な異常検出モデルを構築する。
　さらに、微細な欠陥を捉える画像処理技術や異常箇所の追跡手法も開発し、信頼性向上を図る。
　現在、ねじや精密金属部品を扱う企業と技術評価やプロトタイプの共同開発を始めており、これらの企業は外観検査の属人性や検品ミス、作業効率の課題を抱えており、AI技術による自動化ソリューションに高いニーズと期待が存在する。

【研究者情報】
理工学部 スマートコミュニケーション工学科 鶴田 和寛

• 香りと脳活動の関係・脳のリハビリに関する研究
• Smart Factory によるCPS（Cyber Physical System）の開発