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公開番号2025015116
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-30
出願番号2023118274
出願日2023-07-20
発明の名称学習装置、模擬データ生成装置及び学習方法
出願人株式会社明電舎
代理人園田・小林弁理士法人
主分類G06N 20/00 20190101AFI20250123BHJP(計算;計数)
要約【課題】十分なデータを用いた機械学習により、AIモデルの精度を向上させること。
【解決手段】学習装置は、画像データから異常を検知する検知部と、前記検知部によって異常が検知された画像データを加工して、当該画像データに類似する模擬データを生成する生成部と、前記生成部によって生成された模擬データを用いたモデルの学習を制御する学習制御部と、を有する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
画像データから異常を検知する検知部と、
前記検知部によって異常が検知された画像データを加工して、当該画像データに類似する模擬データを生成する生成部と、
前記生成部によって生成された模擬データを用いたモデルの学習を制御する学習制御部と、
を有する学習装置。
続きを表示（約 780 文字）【請求項２】
前記検知部は、
異常検知モデルを用いて画像データから異常を検知し、
前記生成部は、
前記検知部によって異常が検知された画像データのうち異常が誤検知された誤検知データを加工して、異常が誤検知され得る模擬データを生成し、
前記学習制御部は、
前記生成部によって生成された模擬データを用いた前記異常検知モデルの学習を制御する
請求項１に記載の学習装置。
【請求項３】
前記画像データ中の領域を分割する分割部をさらに有し、
前記生成部は、
前記分割部によって分割された領域に基づいて、前記誤検知データを加工する
請求項２に記載の学習装置。
【請求項４】
前記検知部によって検知される異常を異常分類モデルを用いて分類する分類部をさらに有し、
前記生成部は、
前記検知部によって異常が検知された画像データのうち真に異常を含む異常データを加工して、前記異常データの変化型である模擬異常データを生成し、
前記学習制御部は、
前記生成部によって生成された模擬異常データを用いた前記異常分類モデルの学習を制御する
請求項１に記載の学習装置。
【請求項５】
画像データから異常を検知する検知部と、
前記検知部によって異常が検知された画像データを加工して、当該画像データに類似する模擬データを生成する生成部と、
を有する模擬データ生成装置。
【請求項６】
画像データから異常を検知し、
異常が検知された画像データを加工して、当該画像データに類似する模擬データを生成し、
生成された模擬データを用いてモデルの学習を実行する
工程を有する学習方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、学習装置、模擬データ生成装置及び学習方法に関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
一般に、例えば製品の画像検査において、ＡＩ（Artificial Intelligence）モデルを用いた異常検知が行われることがある。このような異常検知に用いられるＡＩモデルは、例えば異常がない検査対象の画像及び異常がある検査対象の画像をＡＩに機械学習させることにより生成される。
【０００３】
また、検査対象に異常が検知された場合に、検知された異常をＡＩモデルを用いて分類することが考えられている。すなわち、検知された異常が例えば表面の傷であるのか、凹みであるのかなどがＡＩモデルによって分類される。このような異常分類に用いられるＡＩモデルは、各種の異常がある検査対象の画像をＡＩに機械学習させることにより生成される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２１－１５７３０３号公報
特開２０２２－２４５４１号公報
特開２０２２－１８９２４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、ＡＩが十分な数のデータを学習していない場合には、ＡＩモデルの精度が向上せず、異常検知や異常分類を精度良く実行することが困難であるという問題がある。具体的には、例えばＡＩモデルを用いた異常検知を運用する際、異常がない検査対象から異常が誤検知される場合には、誤検知データをＡＩに再度学習させることがある。しかし、このような誤検知データの発生頻度は低く、十分な誤検知データを収集することは困難であるため、誤検知データをＡＩに再度学習させてもＡＩモデルの精度向上は限定的であり、同様の誤検知を防止することは困難である。
【０００６】
また、通常、異常がある検査対象は少数であるため、異常の分類をＡＩに学習させるために必要な大量のデータは入手困難であり、異常分類のためのＡＩモデルの精度を向上させることは容易ではない。
【０００７】
本開示は、上記に鑑みてなされたものであり、十分なデータを用いた機械学習により、ＡＩモデルの精度を向上させることができる学習装置、模擬データ生成装置及び学習方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示の一態様によれば、学習装置は、画像データから異常を検知する検知部と、前記検知部によって異常が検知された画像データを加工して、当該画像データに類似する模擬データを生成する生成部と、前記生成部によって生成された模擬データを用いたモデルの学習を制御する学習制御部と、を有する。
【０００９】
また、本開示の他の一態様によれば、模擬データ生成装置は、画像データから異常を検知する検知部と、前記検知部によって異常が検知された画像データを加工して、当該画像データに類似する模擬データを生成する生成部と、を有する。
【００１０】
また、本開示のさらに他の一態様によれば、学習方法は、画像データから異常を検知し、異常が検知された画像データを加工して、当該画像データに類似する模擬データを生成し、生成された模擬データを用いてモデルの学習を実行する。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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