龍谷大学理工学部　藤田和弘教授と共同研究を進めているディープラーニングを用いた画像検査技術の成果が画像技術の専門誌「画像ラボ」８月号に掲載されました。

詳細は以下のとおりです。
・掲載誌　「画像ラボ」２０２４年８月号
・発売日　２０２４年８月５日
・発　行　日本工業出版
・記事名　CNNとDualOneClassSVMを用いた鍛造部品の不良品検出
・リンク　https://www.nikko-pb.co.jp/products/detail.php?product_id=5809

本研究は、金属プレス鍛造部品の外観検査をディープラーニングを用いて行うもので
特に、検査結果の最終判断に「OK」「NG」の他に「Unknown（学習していない）」という
クラスを設定したことで、学習していない特徴を持つ部品について
「OK」か「NG」のいずれかに断定することを防ぎ新たな学習が必要であることがわかるシステムとしています。

当社では本研究を始めとしたデジタル技術を推進するプロジェクトに取り組んでおり次世代を担う人財の育成も図っています。