国際画像機器展では、検査用カメラや照明、deep learningについて展示がされていた。
また、deep learningに関するセミナーも開催されており、併せて受講してきた。
検査装置として展示されている企業は、すべてdeep learningを用いた装置であったことから、世の中のニーズはdeep learningに置き換わったと感じた。また、欠陥画像を見つける精度をアピールする企業よりも、良品を教育しＮＧ品を検出する装置が目立っており、如何に簡単に使えるか　に対するアプローチをされていた。
良品教育の方が、そもそも使いやすい中でこれまでは主流でなかった理由がセミナーで説明されていた。
これまでの欠陥学習は、対象物をマクロに分解し多グリットで判定をさせていたため、対象とする欠陥のサイズが似ている・かつ常に同じ方向から撮影された画像に対しては有効であった。
そのため、瓶のようにアライメントがなかったり、量産工程で向きがバラバラで流れるような製品での運用が難しかった。
最新のソフトでは、マクロでの検査と併用して、全体画像を用いた検査を行う事で大きく精度を上げることができたようだ。
同じような検査ソフトでも、検査に対するアプローチが日々進化しており、導入する際の仕様により選択肢が多種多様になっていると感じた。

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