国立大学法人東海国立大学機構
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
異常品の高精度な判定を実現するAI技術
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。
つまりは、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
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
- 故障予知の向上
- AIによる品質管理の実現
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。
本技術を機械の故障予知に応用することで、故障の早期発見や予防が可能となります。機械の稼働データから異常を検知し、その特徴を抽出することで、故障の兆候を早期にキャッチすることができます。
本技術を品質管理に活用することで、AIによる自動的な品質判定が実現します。人の目では見逃しがちな微細な異常もAIが検知し、高精度な品質管理を行うことが可能となります。
活用条件
- サブスク
- 譲渡
- ライセンス
商品化・サービス化 実証実験 サンプル・プロトタイプ
特許評価書
- 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 |
| 公開番号 | WO2019/073923 |
| 登録番号 | 特許第0007177498号 |
- サブスク
- 譲渡
- ライセンス
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