異常品の高精度な判定を実現するAI技術

国立大学法人東海国立大学機構

愛知県名古屋市千種区不老町1番

この技術でできること

敵対的学習とネットワーク構造を駆使した異常品の判定方法

相談したいこと

技術の特徴

本技術は、エンコーダ、デコーダ構造のネットワークとディスクリミネータのネットワークを用いて敵対的学習を行い、判定対象物が正常品であるときの特徴を数値化し、この特徴に基づいて判定対象物が正常品であるか異常品であるかをコンピュータが判定する異常品の判定方法を開発しました。このネットワーク構造を用いることで、判定対象物の特徴が正規分布に従って分布するように収束させることが可能となります。さらに、特徴を抽出するために用いるデータは、異常品よりも正常品を多く含むデータとし、ディスクリミネータに入力するデータは、多変量の標準正規分布に従ったランダムベクターとします。これにより、異常品の判定精度を高めることができます。

AIによる特許活用案

おすすめ業界 生産業製造業品質管理

異常品判定の精度向上

本技術を用いて、生産ラインなどでの異常品の判定精度を高めることができます。特に、判定対象物の特徴が正規分布に従って分布するように収束させることで、より精度の高い異常品判定が可能となります。

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参考情報

活用条件

サブスクリプション・未選択
権利譲渡・未選択
ライセンス契約・未選択

商品化・サービス化: ASK
実証実験: ASK
サンプル・プロトタイプ: ASK

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権利概要

出願番号: 特願2019-548177
発明の名称: 異常品判定方法
出願人／権利者: 国立大学法人東海国立大学機構
住所: 愛知県名古屋市千種区不老町1番
公開番号: WO2019/073923
登録番号: 特許第7177498号

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