■解説
〔外観検査〕〔画像処理〕
○特徴量の正常表現空間からの逆射影誤差指標に基づく対象物の回転に頑健な異常検知の提案
/中京大学　橋本学・村上尚生
本研究では、正常表現空間からの逆射影誤差に基づく回転に頑健な異常検出手法を提案する。本手法では、正常サンプルを主成分分析（PCA）によって低次元部分空間（正常表現
空間）に射影することによって、そのばらつきを捉える。その後、テスト特徴をこの正常表現空間に射影し、さらに逆射影によって元の特徴空間へ戻すことによって、再構成特徴と
元の特徴との差分を異常スコアとして算出する。MVTecADデータセットを用いた実験において、本手法は対象物が回転している“Screwデータ”においてもAUROC96.8%を
達成した。これはPaDiMの94.9%やPatchCoreの95.6%を上回る結果である。
○「KIZKI処理」と呼ぶ画像検査手法の実装を振り返る
/中京大学　青木公也
KIZKI処理は、人のやり様に学んで実装された画像検査手法である。2012年春の学会で発表して以来、10年以上に渡って「キズに気付くとは何ぞ」と問い続けてきた。本稿では、開発コンセプトと歴史、これまでの適用事例を紹介する。
〔外観検査〕〔解析・計測〕　
○技能の可視化におけるアイトラッキングの有用性
/㈱ガゾウ　金田篤幸
近年、熟練者の高齢化や退職により技能伝承が多くの企業で喫緊の課題となっている。本稿では、熟練者が長年の経験から得た「暗黙知」の形式知化と次世代への技能伝承における
アイトラッキング技術の有用性について述べる。
〔自動車〕〔認識・検出〕
○物体追跡モデルとVideo-LLMの協調利用に基づくタイヤ点検の動作認識に関する検討
/北海道大学　上川恭平・藤後廉・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀
本稿は、オブジェクト追跡モデルとVideo-LLMを用いて、重要な検査対象を抽出およびキャプション化することで、タイヤ検査における動作認識の精度向上を図る手法を提案し、有
効性を実証した。
〔建設〕〔認識・検出〕
○画像のディープラーニングによる学校体育館の被災度判定
/国土交通省国土技術政策総合研究所　森田高市
/（国研）建築研究所　長谷川隆
本稿では、地震後に画像のディープラーニング処理による学校体育館の部材の被災度を判定する手法について検討する。また、対象部材を自動で検出するシステムについて検討し、
被災度を判定するアプリケーションソフトウェアを作成する。
〔その他〕〔解析・計測〕
○水路トンネル目視点検の省力化ロボットの開発
/西松建設㈱　鈴木健・本山昇・伊藤幸広
小断面トンネルの目視点検の省力化を目的に、自律走行式ロボットに壁面自動撮影システムを装備した装置を開発し、撮影写真は、AI画像解析によりひびわれ自動検出することと
した。本稿では、これらの開発成果等を紹介する。
〔人物認識〕〔解析・計測〕
○撮影条件に着目したAI画像分析の性能の実験的調査
/工学院大学　平山絢健・牛田啓太
/前橋工科大学　森田哲夫
歩行者の計数・動態調査などにおいてAI映像分析を用いるにあたっての、撮影条件と性能の関係を調査した。バス停において、歩行者とバス待ち客をさまざまな条件で撮影し、
YOLO11で分析するとともに、歩行者の属性分析を実施した。
〔農林水産業支援〕〔解析・計測〕
○可視光画像を用いた土壌水分推定CNNモデルの試作
/（国研）農業・食品産業技術総合研究機構　田邊大・田中惣士・冠秀昭
農業において、土壌水分は農作物の生育や農業機械の作業
性に影響する。これを効率的に測定するための技術として、デジタルカメラで撮影した土壌の可視光画像とCNNを用いた土壌水分推定CNNモデルを試作した事例を紹介する。
■特集：AIが見抜く品質：自動外観検査の最前線②
○外観検査への説明AI導入
/㈱アドヴィックス　中井淳一・浅野憲司・若松智之
/国立情報学研究所　武田浩一
外観検査の精神負荷、必要工数削減のため使用されるAI画像認識は異常判断に留まり、異常発生抑止等対策し難い。説明AIを導入し、異常詳細を言語で説明、発生原因推定のた
め周辺情報も提示、早期対策可能とする。
○半導体用研磨フィルムにおける欠陥検出の自動化実証と今後の展望
/マイポックス㈱　上谷宗久
九州工業大学と当社が共同開発したAI技術により、半導体研磨フィルムの欠陥検出を自動化。正常品と異常品を高精度で識別し、製造現場の検査効率化と品質向上を実現。今後、
実生産ラインへの導入を目指す。
○ユーザによる学習不要。“言葉で教える”次世代印刷検査
/㈱UniARTS　矢納正浩
従来のAI外観検査は、学習データの収集や再学習の運用負荷が大きな障壁であった。本稿では、良品・不良品の特徴を自然言語で指示するだけで検査基準を構築できる新システ
ム「Regulus」を紹介する。事前のデータ収集を不要とし、多品種少量生産における運用の劇的な効率化を実現する。
■シリーズ
○イメージングリソースガイド（最終回）
/エドモンド・オプティクス・ジャパン㈱
ユーザーのアプリケーションがマシンビジョン、ライフサイエンス、セキュリティ、或いはITSシステムにかかわらず、イメージング技術の基本を理解しておくことは、洗練された
イメージングシステムの開発や導入に欠かせない。センサーや照明技術の進歩がシステム対応力に無限の可能性を秘める一方、これらの技術のデザインや製造には物理的限界があ
るのも事実である。光学部品もこの例外ではなく、オプティクスがシステム性能の制限因子になることもしばしある。本連載は、読者がイメージングシステムの特定やシステム性能
の最大化を行い、かつ投資コストを最小化するのをサポートする目的でデザインされている。