| 出願番号 |
特願2019-548177 |
| 出願日 |
2018/10/5 |
| 出願人 |
国立大学法人東海国立大学機構 |
| 公開番号 |
WO2019/073923 |
| 公開日 |
2019/4/18 |
| 登録番号 |
特許第7177498号 |
| 特許権者 |
国立大学法人東海国立大学機構 |
| 発明の名称 |
異常品判定方法 |
| 技術分野 |
情報・通信 |
| 機能 |
制御・ソフトウェア、検査・検出 |
| 適用製品 |
判定対象物が正常品であるか異常品であるかを判定する装置 |
| 目的 |
大量の正常データと少数の異常データを用いて機械学習を行い、異常品の判定を精度高く行うことのできる異常品判定方法を提供する。 |
| 効果 |
本発明の異常品判定方法は、大量の正常データのみ、もしくは大量の正常データとごく少数の異常データを用いてニューラルネットワークの機械学習を行った場合であっても、異常品の判定を精度高く行うことができる。 |
技術概要
 |
エンコーダ、デコーダ構造のネットワークとディスクリミネータのネットワークとを用いて敵対的学習を行い、判定対象物が正常品であるか異常品であるかを判定する判定方法において、前記ディスクリミネータが、前記判定対象物の前記特徴の分布は正規分布に従っているのか否かを判定する工程は、ディスクリミネータに正規分布に従ったデータを入力し、前記データと前記エンコーダ、デコーダ構造ネットワークが抽出した前記判定対象物の前記特徴との間の誤差を算出する工程である、異常品の判定方法。 |
| 実施実績 |
【無】 |
| 許諾実績 |
【無】 |
| 特許権譲渡 |
【否】
|
| 特許権実施許諾 |
【可】
|
)