論文masashiTweetShareHatenaAIによる異常検知に共通する課題の1つは、異常時のデータが不足していることだ。検査の大部分は目視で行われています。長期的な産業用途を考慮すると効率や精度が低くなるため、織物の欠陥を自動検出する技術の発達が注目を集めています。これまで、教師あり学習による織物表面の欠陥を自動検出する機械学習モデルの開発が行われてきましたが、大量の欠陥のラベル付きの画像が必要でした。あらゆるタイプの欠陥がある織物の画像を用意するのは困難であるため、欠陥品の画像を必要としない自動検出モデルの開発が期待されています。HR」を開始しました!登録後はオファーを受け取るだけのシンプルなサービスです!現在、期間限定で、ギフト券が必ずもらえる新規登録キャンペーンも行っています。織物の製造における精度の高い欠陥検出という課題において、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。Meiら研究者の発表を紹介します。研究者らは、教師なし学習により欠陥検出モデルを構築することで、自動で織物の欠陥検出を試みました。Meiらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。当サイトの利用にはAIDBのアカウントが必要です。記事の購読には、アカウント作成後の決済が必要です。※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。AIDBとはプレミアム会員(記事の購読)について■サポートのお願いAIDBを便利だと思っていただけた方に、任意の金額でサポートしていただけますと幸いです。大学院では薬学の研究を行っていました。おけるAI活用を掘り下げたいと思います。