こんにちは、Insigt Edgeで働いているデータサイエンティストの藤村です。 画像認識モデル開発に携わっています。 今回は、画像上の異常検知において一般的な問題である学習データ不足に着目し、その解決方法としての画像生成AI活用について解説します。 異常検知の現場課題とその重要性 品質管理における製品の微細なキズや欠陥の検出は非常に重要です。これらを解決する手段の1つとして画像認識による欠陥の異常検知がよく使われます。しかしながら、これらの欠陥は非常に稀であるため、「異常あり」の画像データを十分に集めることは一大課題となっています。具体的な例としては: 自動車製造：ラインでの塗装の不具合や組立のズレ。 電子機器の組み立て：微細な接続エラーや部品の不良。 農業：作物の病気や害虫による損傷。 公共インフラ：線路の点検での微細な亀裂や異物の発見。 航空機メンテナンス:機体表面の微小な損傷やひび