【3D測定・検査】端子総合検査モデルのトレーニング
端子総合検査プロジェクト（ダウンロード先：サンプルプロジェクト）を例に、樹形モジュール群を使用してモデルをトレーニングする方法を紹介します。
シーンの説明
端子の総合検査においては、通常、同一コネクタの複数部位に対して欠陥検出を実施します。ただし、部位によって欠陥の種類や特徴が異なるため、単一の欠陥セグメンテーションモデルを一律にトレーニングした場合、検出精度が低下する恐れがあります。本例では「分類してから分割」というプロセスを採用しています。まず画像分類モジュールを用いて画像がどの部位に属するかを認識し、その後、各部位の欠陥に対応する欠陥セグメンテーションをそれぞれトレーニングすることで、検査全体の精度を向上させます。例に含まれる代表的な欠陥は、ハウジングのキズ、クリップの変形、シールドケースのキズ、および端子の変形です。
モジュールの組み合わせ
下図に示すように、端子総合検査モデルは、画像分類と欠陥セグメンテーションの2種類のモジュールで構成されています。
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画像分類モジュール：画像の予備選別を行い、画像がコネクタのどの部分（ハウジング、クリップ、シールドケース、端子など）に該当するかを判断します。これにより、後続のモジュールが対象に応じた検出を実行できます。
本例では、画像分類モジュールにD1、D2、D3、D4の4つのラベルクラスがあり、それぞれコネクタのハウジング、クリップ、シールドケース、端子の4つの部位に対応しています。
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欠陥セグメンテーション：コネクタの部位ごとに異なる欠陥分割モジュールを使用して、正確な欠陥検出と分割を行い、キズや変形などの具体的な問題を特定します。
本例では、D1欠陥はハウジングのキズ検出、D2欠陥はクリップの変形検出、D3欠陥はシールドケースのキズ検出、D4欠陥は端子の変形検出に使用されます。
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実際の応用において、モジュールの組み合わせは具体的なニーズに応じて柔軟に調整・最適化する必要があります。樹形モジュール群の柔軟性により、異なる検査ニーズに合わせてモジュールを自由に組み合わせ・構成し、最適な検査効果を実現できる。 |
使用手順
上記の要件に従って樹形モジュール群の構築を完了した後、モジュールごとにラベル付け、トレーニング、検証を行ってから全体的な効果を検証します。詳細な手順は以下の通りです。
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画像分類モジュール：画像分類モジュールに対して以下の操作を順次実行し、分類結果が要件を満たしていることを確認した後、後続の欠陥セグメンテーションモジュールのラベル付け、トレーニング、検証を行います。
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ラベル付け：各画像がどの部位に該当するかをラベル付けします（D1：ハウジング、D2：クリップ、D3：シールドケース、D4：端子）。
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モデルトレーニング：必要に応じてトレーニングパラメータを設定し、モデルのトレーニングします。
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モデル検証：トレーニング済みモデルを使用してデータを検証し、分類精度が要件を満たしているかを評価します。
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欠陥セグメンテーション：D1からD4までの4つの欠陥セグメンテーションモジュールに対して、それぞれ以下の操作を順次実行します。
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ラベル付け：対応する部位の画像に対して欠陥領域をラベル付けします。
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モデルトレーニング：必要に応じてトレーニングパラメータを設定し、モデルのトレーニングします。
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モデル検証：トレーニング済みモデルを使用してデータを検証し、欠陥検出が要件を満たしているかを評価します。
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全体的効果の検証：各モジュールの検証が完了した後、実行モードで実環境の画像データをインポートし、設定された検証ルールに基づいて全体的な推論を行い、検証結果を出力することで、実環境におけるモデルの全体的なパフォーマンスを迅速に評価できます。検出効果が不十分な画像は、対応するモジュールに直接追加して再トレーニングを行い、期待される効果に達するまで繰り返します。