東芝は12月14日、製造現場における製品の外観画像を用いた異常検知AIにおいて、正常な画像データの復元性能を改善する同社独自の手法(dual-encoder BiGAN)を用いた深層学習AIを開発したと発表した。同AIにより、検査対象の外観が撮影した部位や製品の種類によって異なる場合においても異常を検知するという。

  • 東芝独自の提案手法（dual-encoder BiGAN）の概略

具体的には、潜在変数から復元された画像データを再度潜在変数に数値化（再符号化）し、2つの潜在変数が一致するような制約を課して学習する。従来の、入力時と復元時の画像データの比較をより厳密にすることに加え、潜在変数の比較も行うことで、撮影した部位や製品の種類によって状況が異なる場合においても画像を復元させ、異常を検知することしている。

同AIを使用し、世界共通の手書き数字画像の公開データで異常検知を実施したところ、検知精度が従来の69.5％から79.1％に改善し、社内の半導体製造工場で収集した検査画像に対しても、50.5％から91.6％へと検知性能を改善したという。

同社は、同AIを2021年度に東芝デバイス＆ストレージ傘下の半導体製造工場の画像検査工程に適用する方針だ。