Pat

J-GLOBAL ID：200903076140196438

表面欠陥検出方法

Inventor： 丸山 智 ,  園部 治 ,  横尾 雅一 ,  内田 洋之 ,  守屋 進
Applicant, Patent owner： 川崎製鉄株式会社
Agent (1)： 小杉 佳男 (外1名)
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：1992247703
Publication number (International publication number)：1994094643
Application date： Sep. 17, 1992
Publication date： Apr. 08, 1994
Summary：

【要約】【目的】作業者の経験や能力に依存せず、かつ、信頼性の高い鋼板表面の欠陥検出方法を提供する。【構成】鋼板表面およびライン操業上に関する情報を入力し、情報を教師なし学習モデルにより統計処理のための類別を行う。作業者が目視で得た情報を教師つき学習モデルに教示し、教師つき学習モデルのパラメータを変更する。次いで鋼板表面等の新情報を入力し、新情報を教師なし学習モデルにより上記と同様に類別を行う。類別の結果により教師つき学習モデルのパラメータを変更する。教師つき学習モデルの出力により表面欠陥の有無を判断するが、モデルと作業者の判断の一致、不一致により、フローチャートのループを変更し、表面欠陥が生じないように操業を行う。

Claim (excerpt)：

ラインを搬送中の検査対象材料の表面欠陥を検出するにあたり、予め、検査対象材料の表面欠陥を検出するために必要な教師なし学習モデルおよび教師つき学習モデルを設定しておき、次いで、検査対象材料の表面に関する情報および該ライン操業上の情報を入力し、該諸情報を該教師なし学習モデルを用いて所定の統計手法により類別する教師なし学習を行なった後、作業者により該教師つき学習モデルに表面欠陥の有無や欠陥の種類とその原因の因果関係について教示し該教師つき学習モデルのパラメータを変更する教師つき学習を行なう第1の工程と、所定時間径過後の検査対象材料の表面に関する情報および該ライン操業上の情報を入力し、該諸情報を該教師なし学習モデルを用いて該統計手法により類別する教師なし学習を行ない、その結果に基づき該教師つき学習モデルのパラメータを変更する第2の工程とからなり、該教師つき学習モデルの出力から表面欠陥の有無や欠陥の種類とその原因の因果関係を判断すると共に、該教師つき学習モデルの出力による表面欠陥の有無や欠陥の種類とその原因の因果関係の判断が作業者の判断と異なる場合は該第2の工程に引続き該第1の工程に移行し、該両判断が一致する場合は該第2の工程に引続き該第2の工程内の各手順を繰返すことを特徴とする表面欠陥検出方法。

IPC (3)：

G01N 21/89 ,  G01B 11/30 ,  G01N 21/88