製品の外観検査を深層学習によって自動化する試みはこれまで無数に行われており，その成功事例も数多く観測されてきました．しかしながら，これを成功させるためには研究論文には書かれていない，実用化に至るまでの複数の泥臭いハードルを乗り越える必要があります．本講演では，この実用化に至るまでに遭遇したいくつかの典型的な問題とその対処法を説明した後に，弊社で取り組んでいる，外観検査に関連する複数の発展した研究について紹介します．
OS1：外観検査実応用の最前線外観検査の実応用へのハードルと，その技術開発の取り組み
齋籐 真樹 氏Preferred Networks
概要
経歴
2011年東北大学理学物理学科卒業，同年，東北大学大学院情報科学研究科へ進学，2016年卒業．同年，株式会社Preferred Networkへ入社．現在に至る．日本学術会特別研究員（DC2）．博士（情報科学）．外観検査を含む，深層学習を用いたコンピュータビジョンに関する研究開発全般に従事．