高次局所自己相関(HLAC)特徴抽出法により、画素値の単純な積和演算のみで効果的に画像認識を行う特徴量を瞬時に計算するアプローチにより、数十枚程度の少ない学習サンプルで容易にかつ高速にモデル作成を行う欠陥分類技術を開発した。本田技研の製造するシリンダースリーブは筒状のエンジン部品で、表面に細かく無作為に凹凸があり、従来の技術を使っての検品では誤報が発生しやすいことからこれまで自動化が叶わなかった。様々な種類の不良があるものの、目視による検品では欠陥の分類や記録を瞬時に行うことが難しく製造工程へのフィードバックができなかった。これらの課題を解決するために本システムを導入した。

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