外観検査アルゴリズムコンテスト2019の結果

ViEW2019ビジョン技術の実利用ワークショップでの表彰式・発表の様子

2019年12月5日-6日にパシフィコ横浜で開催されたViEW 2019にて、「X線CTによる工業製品の内部検査～ボクセルデータからの鋳巣抽出～」(データ提供：理化学研究所ボクセル情報処理システム研究チーム)と題して、X線3次元画像を対象とした外観検査アルゴリズムコンテスト2019 (152件エントリー)の結果発表・及び優秀賞・ボクセル賞の表彰が行われました。本コンテストは、精密工学会画像応用技術専門委員会が主催で開催されたコンテストです。

精密工学会画像応用技術専門委員会

最優秀賞

橋本大樹氏，，水谷麻紀子氏，，杉原裕規氏，，松下裕也氏，，永田亮氏，，重信薫氏，，永田毅氏 (みずほ情報総研株式会社)
U-Net ベースの新しいニューラルネットワーク構造による鋳巣検出
- 複数解像度による特徴抽出を組み合わせた鋳巣の検出 -

優秀賞

鈴木友則氏，(エィ・ダブリュ・エンジニアリング)
アルゴリズム生成から高速化まで自動化する鋳巣判定の試み
- 自動化し易く,非属人的,汎用的な手法を,統計手法と OpenMP を組合せる事で試みた -

松下裕也氏，永田亮氏，重信薫氏，水谷麻紀子氏，橋本大樹氏，杉原裕規氏，永田毅氏 (みずほ情報総研株式会社)
U-Netを用いたボクセルデータからの鋳巣領域の抽出
- 学習データを分割アフィンワーピングによりデータ拡張し鋳巣抽出精度を向上-

学生奨励賞

辻亮佑氏，鐘搗毅氏 (徳島大)
二値化とラベリングを用いた鋳巣抽出

理化学研究所ボクセル情報処理システム研究チーム

ボクセル大賞

松下裕也氏，永田亮氏，重信薫氏，水谷麻紀子氏，橋本大樹氏，杉原裕規氏，永田毅氏 (みずほ情報総研株式会社)
U-Netを用いたボクセルデータからの鋳巣領域の抽出
- 学習データを分割アフィンワーピングによりデータ拡張し鋳巣抽出精度を向上 -

ボクセル独創賞

水谷麻紀子氏，杉原裕規氏，橋本大樹氏，松下裕也氏，永田亮氏，重信薫氏，永田毅氏 (みずほ情報総研株式会社)
SR-U-Netによる鋳巣領域の検出
～エンコーダ側にもupsample構造を持つことにより高精細に鋳巣領域を検出～

本ボクセル賞は正解率上位のみの選考基準である(最)優秀賞とは異なり、X線CTによる工業製品検査に有用であろうロバスト性を以下の方針・基準で採点しました。

選定方針 (精密工学会の採点を元に)
- 低精度（360枚撮影）と高精度（1550枚撮影）の両方で良い結果を得られる方法。
- 適合率（precision）を重視：　重み付きF値F(β)のβに関してβ<=1を採用。
- 抽出方法の工夫が他の高得点エントリの方法と比べて独自であること。
採点方法：β=0.1, 0.2, 0.3, …, 0.9, 1.0 のそれぞれの値について、全データに対する重み付きF値F(β)の合計値を算出した。さらに、低精度（360枚撮影）と高精度（1550枚撮影）のデータに対するF(β)合計値のすべてのβについての平均・最小・中央値を求め、低精度での値と高精度での値の小さい方の値を評価した。

また、アルゴリズムが独創的であるかを提出された要旨を基に中京大の輿水先生及び理化学研究所の２つの研究チーム合同で審査した結果を基に選考をしております。画像応用技術専門委員会の賞とボクセル賞は、それぞれ独立に審査しております。

受賞者の方々. 左から、松下氏、永田氏、重信氏、橋本氏 (みずほ情報総研)，鈴木氏　(エィ・ダブリュ・エンジニアリング), 辻氏 (徳島大)　

課題: 「X線CTによる工業製品の内部検査: ボクセルデータからの鋳巣抽出」(データ提供：理研ボクセル情報処理システム研究チーム)

審査委員講評

「松下氏ら、みずほ情報総研」：ボクセルデータを入力とするU-Netを用いた鋳巣領域抽出を正面から試み、特に分割アフィンワーピングによる水増し法の導入によりその精度向上に成功した。このように実装された手法の着想も性能も極めて優れており、現場から提供された鋳造品に対する品質評価と安全性評価に向けた画像AI技術のポテンシャルを実証している。本アルゴリズムはボクセル大賞に相応しい。

「水谷氏ら、みずほ情報総研」：数あるDL方式に訴えた鋳巣領域の検出の試みの中でも、エンコーダ側にもupsample構造を付与した方法（SR-U-Net）によって鋳巣領域検出の高精度化を実証してみせた。この背景には鋳巣現象レベルへの深い洞察も垣間見れており、 DL手法の深化に勇気を与える意味で、本アルゴリズムはボクセル独創賞に相応しい。

審査委員:
- 輿水大和　(中京大学, YYCソリューション)
- 理研ボクセル情報処理システム研究チーム：田中修平、中邨博之、松林穀
- 理研画像情報処理研究チーム: 横田秀夫、吉澤信、竹本智子