資料の紹介

　食品、飲料、医薬品、一般消費財などでは、品質と安全性を確保するためにパッケージの外観検査が不可欠だ。パッケージの欠陥や破損は、製品の品質、安全性、価値に対する流通や消費者の信頼を失うだけでなく、製品リコールにもつながりかねない。

　しかし不具合のパターンは様々であり、目視による検査で不良品を的確に見分けるには高いスキルが必要となる。自動化しようにも、従来のルールベースの画像処理システムではバラつきに対応するのが難しい。そこで力を発揮するのが、深層学習（ディープラーニング）を活用した検査システムだ。ディープラーニング、マシンビジョン、バーコードリーダーを組み合わせることで、目視による検査や手作業を置き換えて自動化することはもちろん、作業者が見逃してしまうような複雑な異常も検知し、不良品の流出を防げるという。

　本資料では、ディープラーニングを活用した検査システムを紹介する。パッケージシールの検査、汚染物や異物の検査、ボトルキャップの検査など、具体的なシチュエーションを例にして課題と解決方法を詳しく解説。豊富な写真やイラストで、検査システムの実力が一目で分かる資料となっている。

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