製織システムチーム

本田　元志、廣澤　覚

京都工芸繊維大学

三村　充、早水　督、北口　紗織、佐藤　哲也

織物や編物製品の品質管理において検反工程は必要不可欠である。しかし，あらゆる種類の欠陥に対して幅広く対応できる検出技術はまだ未確立であるため，人間の優れた欠陥検出能力に頼っている現状がある。そこで本研究では，未知の織物デザインであっても人によるアノテーションを不要とする自動学習システムを想定し，欠陥領域が含まれている未分別のデータで訓練を行っても欠陥領域の分割性能を向上させる機械学習法の提案を行った。すなわち，本研究では訓練データの純度が保証されない場合における，教師なし学習向けの新しい構造のオートエンコーダを提案した。このオートエンコーダは，・・・・（以下pdf参照）

Proposal of Unsupervised Defect Segmentation Method for Patterned Textiles Based on Machine Learning

令和2年4月～令和3年3月