| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2021-03-05 14:05
［ショートペーパー］Attentionを付与したYOLO-v3による電動機コイルの不具合判定
○加藤瑞希・岩本祐太郎（立命館大）・杉本敏孝・饗場 徹（草津電機）・陳 延偉（立命館大） |
| 抄録 |
（和） |
物体検出技術は工場での製品に対する外観検査において多く応用が検討されている. しかし, 検出対象や問題設定により検出モデル改良の余地が大きく, 細かなパラメータ調整や新たな特徴抽出器の導入等が必要である. 本研究では, 物体検出技術を用いた電動機コイル不具合品の自動検出を目的とする. 既存の物体検出手法YOLO-v3に画像中の不具合領域の位置情報を強調させることを目的として空間Attention機構を導入し, 検出精度の向上を図った. |
| （英） |
Object detection has been widely applied to the visual inspection of factory products. However, since the detection model needs to be improved depending on the object and the problem setting, it is necessary to fine-tune the parameters of the model and introduce new feature extractors. The purpose of this study is to automatically detect defective electric motor coils using an object detection method. We introduce the Attention mechanism to the existing object detection method YOLO-v3 with the aim of highlighting the location information of the defective part in the image. |
| キーワード |
（和） |
物体検出 / 電動機コイル不具合品の自動検出 / YOLO-v3 / Attention / / / / |
| （英） |
Object detection / Electric motor coil segmentation / YOLO-v3 / Attention / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 45, no. 7, HI2021-7, pp. 25-26, 2021年3月. |
| 資料番号 |
HI2021-7 |
| 発行日 |
2021-02-26 (HI) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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