Fujitsu, 주요 벤치 마크에서 세계 최고의 정밀도로 제품 외관의 이상을 감지하는 이미지 검사 용 AI 개발

도쿄, 29년 2021월 XNUMX일 – (JCN Newswire) – Fujitsu Laboratories는 오늘 긁힘 및 생산 오류를 포함하여 제조된 상품의 다양한 외부 이상을 매우 정밀하게 감지할 수 있는 이미지 검사용 AI 기술의 성공적인 개발을 발표했습니다. 이 기술은 생산 라인의 검사 과정에서 가져온 불량 제품의 실제 이미지를 사용하는 훈련 데이터를 준비하지 않고 모의 이상이 있는 제품 이미지로 훈련된 AI 모델을 활용합니다.

그림 1. 개발기술 개요

그림 2. 선행기술과의 비교

이 기술은 모직이나 색상이 다른 카페트, 부품에 따라 배선 형태가 다른 인쇄회로기판 등 정상으로 보이더라도 개별적으로 다른 제품에서 실 해어짐, 배선 패턴 불량 등의 이상을 정확하게 감지할 수 있다. 개발된 기술은 다양한 공산품의 외부 이미지에서 수집한 공개 데이터(1)를 활용한 벤치마크에서 세계 최고의 정확도(2)를 달성하는 데 성공했습니다.

Fujitsu는 전자 장비를 제조하는 공장인 Fujitsu Interconnect Technologies Limited의 나가노 공장에서 검사 과정에서 이 기술의 유효성을 확인했으며 인쇄 회로 기판 검사에 필요한 공수를 25% 줄이는 효과를 확인했습니다. 이 기술은 궁극적으로 제조 공장 근로자의 작업량을 줄이고 생산성을 향상시키는 동시에 일선 직원을 위한 새로운 작업 스타일을 도입하는 데 도움이 되는 잠재력을 제공합니다.

배경 및 과제

검사 공정 현장에서 검사원은 제품의 대략적인 형태, 세부 구조, 질감 등의 특징을 바탕으로 불량 여부를 판단합니다. 예를 들어, 형태 왜곡 테스트에서는 대략적인 모양이 중요하게 간주되고 조건 또는 패턴 테스트에서는 질감이 중요하게 간주됩니다. 또한 제품이 정상으로 보여도 코팅, 색상, 배선 형태 등의 요소에 개체차가 있는 경우에는 이러한 특성을 항목별로 검토하여 개체차이나 이상이 허용 범위에 속하는지 구분하여 검사를 진행합니다. . 따라서 AI가 품질 관리 작업을 수행하도록 훈련할 때 개별적으로 발생하는 다양한 특징을 일반 이미지로 캡처할 수 있어야 합니다. 그러나 특성별 가중합산 지수를 이용하여 AI 모델을 학습시키는 기존의 방식은 하나의 특성에만 치중하는 경향이 있어 모든 특성을 완벽하게 파악한 모델을 만들기 어렵다는 것이 입증되었습니다.

새로 개발 된 기술에 대해

이 기술을 통해 AI는 이상 감지 시 이상이 제거된 정상 이미지를 복원하고, 검사 대상 이미지와 복원된 정상 이미지의 차이를 캡처해 이상 부분을 감지한다. 후지쯔는 학습을 위해 준비한 정상 이미지에 인공적으로 시뮬레이션한 이상 현상을 추가해 형태, 크기, 색상 등 다양한 이상이 없는 정상 이미지로 복원할 수 있도록 AI 모델을 학습시키는 방법을 개발했다. 정상 이미지를 복원하는 기능이 향상되어 이상이 있는 이미지를 훈련 데이터로 준비하지 않고도 높은 정확도로 이상 영역을 감지할 수 있습니다. 학습 시 Fujitsu는 정상 이미지와 AI로 복원한 이미지를 비교하여 대략적인 형태, 세부 구조, 질감 등 각 특징의 학습 정도를 평가하고 추가할 이상 크기, 색상, 개수를 조절하여 AI는 캡처되지 않은 기능을 우선적으로 학습합니다. 예를 들어 AI가 대략적인 모양을 올바르게 복원할 수 없는 경우 정상적인 모양에 영향을 미치지 않는 몇 가지 작은 이상이 있는 비정상적인 이미지로 학습합니다. 또한 디테일과 질감이 약간 다를 경우 디테일을 흐리거나 눈에 띄는 패턴을 추가할 정도로 큰 비정상적인 이미지를 AI가 학습합니다. 이와 같이 AI 복원 상태를 평가하고 AI가 특징을 복원할 수 없는 취약 영역을 훈련함으로써 모든 특징을 포착한 정상 이미지를 복원할 수 있게 됐다.

또한 후지쯔는 5000종 이상의 인공물체 이미지 라이브러리에서 다양한 모양과 크기, 색상의 소재를 생성하고 이상 개수와 위치를 확률적으로 변경해 이상을 추가하는 신기술을 개발했다. 추가됩니다.

결과

개발된 기술은 개별적으로 모피 패턴과 색상이 다른 카페트와 다른 색상의 인쇄 회로 기판과 같이 정상적인 외관이 변형된 제품 등급에서 AUROC(3) 점수가 98%를 초과하는 세계 최고의 정확도를 달성했습니다. 다른 부품의 배선 모양. 또한 나사, 너트 등 개별 제품에 편차가 없고, 양품이 균일한 외관을 가진 제품에서도 기존 기술(4)과 동등한 수준의 정도를 유지하는데 성공했다.

이 기술의 실제 효과는 전자 장비 제조업체인 Fujitsu Interconnect Technologies의 나가노 공장에서 검사 과정에서 검증되었습니다. 이 기술은 인쇄 회로 기판 검사에 필요한 공수를 25% 줄이는 데 성공했습니다.

미래 계획

앞으로 Fujitsu는 이 기술 및 기타 관련 기술을 더욱 발전시켜 Fujitsu의 AI 기술 포트폴리오인 "FUJITSU Human Centric AI Zinrai"를 지원하고 이 새로운 접근 방식을 Fujitsu의 제조 브랜드 "COLMINA"에 적용하는 것을 목표로 합니다. ) 제조 산업.

(1) 세계 최고의 정확도:
MVTec AD를 이용한 이상 탐지 기술의 벤치마크 순위에 등재된 기술들과 정상 외형의 변화가 있는 대상 클래스에서 AUROC의 정확도가 달성되었습니다. 29년 2021월 XNUMX일 현재 회사 데이터.
(2) 공개 데이터를 사용한 벤치마크:
MVTec에서 제공하는 MVTec Anomaly Detection Dataset.
(3) 오록:
ROC 곡선 아래 면적. 이상을 감지하는 모델의 성능 측정입니다. 최대 점수가 100%인 경우 지수의 점수가 높을수록 모델의 성능이 좋습니다.
(4) 기존 기술:
MVTec AD를 이용한 이상탐지 기술 벤치마크 순위에 포함된 기술

Fujitsu 정보

Fujitsu는 광범위한 기술 제품, 솔루션 및 서비스를 제공하는 선도적인 일본 정보 통신 기술(ICT) 회사입니다. 약 130,000명의 Fujitsu 직원이 100개 이상의 국가에서 고객을 지원합니다. 우리는 우리의 경험과 ICT의 힘을 사용하여 고객과 함께 사회의 미래를 만들어갑니다. Fujitsu Limited(TSE:6702)는 3.9월 35일 마감 회계연도에 3조 XNUMX천억 엔(미화 XNUMX억 달러)의 통합 매출을 보고했습니다.
1년 2020월 XNUMX일. 자세한 내용은 www.fujitsu.com을 참조하십시오.

Fujitsu Laboratories 정보

1968 년 Fujitsu Limited의 전액 출자 자회사로 설립 된 Fujitsu Laboratories Ltd.는 세계 최고의 연구 센터 중 하나입니다. 일본, 중국, 미국 및 유럽의 글로벌 실험실 네트워크를 통해이 조직은 차세대 서비스, 컴퓨터 서버, 네트워크, 전자 장치 및 첨단 재료 분야에서 광범위한 기본 및 응용 연구를 수행합니다. 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. http://www.fujitsu.com/jp/group/labs/en/.

출처 : http://www.jcnnewswire.com/pressrelease/65544/3/