グラビア印刷における品質管理自動化のための合成データ生成フレームワーク

グラビア印刷の品質管理は手作業に依存し、コストと時間がかかる。工業的欠陥画像の不足は深層学習モデルの訓練を妨げる。本研究は、この課題を克服するための合成データ生成フレームワークを提案する。

• グラビア印刷における品質管理自動化のため、欠陥画像とアノテーションを生成する合成データ生成フレームワークを提案。
• 既存の品質管理は、遅く、コストがかかり、主観的な手動検査に依存していた。
• 提案フレームワークは、しわ、筋、位置ずれなどの具体的な印刷欠陥の高忠実度画像を自動生成する。
• 生成された7533枚の画像で訓練されたRFDETRモデルは、実サンプルで80.9%のmAPを達成。
• このフレームワークは、大規模な手動データ収集なしで、欠陥検査を自動化する迅速なソリューションを提供する。