【Python×AI】画像の欠陥を自動検出！ゼロから学ぶディープラーニング入門

どうもニコイチです。近年、AI技術の発展により、画像認識を活用した品質検査がさまざまな分野で利用されています。製造業では、工場の生産ラインでカメラを使って製品の欠陥を自動検出するシステムが導入されるなど、その応用範囲は広がっています。

本シリーズでは、PythonとPyTorchを使って「画像の欠陥を検出するモデル」を作成します。AIモデルを作るプロセスを学ぶことで、実際の業務やプロジェクトに応用できる知識を身につけることができます。

本シリーズのゴールは、正常な画像と欠陥がある画像を分類するAIモデルを作成し、推論ができるようになることです。

画像認識と欠陥検出の基礎知識

画像認識とは？

画像認識（Image Recognition）は、コンピュータが画像から特徴を抽出し、分析・分類する技術です。画像認識にはさまざまなタスクがありますが、今回のモデルでは「画像分類（Image Classification）」を行います。

画像分類とは？

画像分類とは、与えられた画像がどのカテゴリ（クラス）に属するかを判定するタスクです。今回のプロジェクトでは、画像を以下の2つのクラスに分類します。

• 正常（Normal）: 欠陥がない画像
• 異常（Defect）: 欠陥がある画像

モデルは学習を通じて、「どのような特徴を持つ画像が正常で、どのような特徴を持つ画像が異常か」を学びます。

画像の欠陥検出の重要性

• 製造業：製品の品質検査を自動化し、不良品の流出を防ぐ
• 医療分野：X線やMRI画像の異常を検出し、診断支援を行う
• インフラ点検：橋梁や建物の劣化・亀裂を検出する

このように、画像の欠陥検出はさまざまな業界で活用されています。

本シリーズの進め方

このシリーズでは、以下の流れで画像分類モデルを作成します。

1. 画像の読み込みと欠損の確認（データの準備）
2. 画像の特徴理解（画像データの特性を知る）
3. 集めたデータの確認（データセットの検証）
4. データセット作成（データの前処理と準備）
5. 転移学習なしのモデル作成と学習
6. 転移学習ありのモデル作成と精度向上

最初はシンプルなモデルを作成し、後半では「転移学習」を使ってより高精度なモデルへと進化させます。

本記事での準備

必要な環境のセットアップ

本シリーズでは、PythonとPyTorchを使います。以下の環境が必要です。

• Python 3.8以上
• PyTorch 1.10以上
• OpenCV（画像処理ライブラリ）
• Matplotlib（データ可視化ライブラリ）

環境を準備するために、以下のコマンドを実行してください。

pip install torch torchvision torchaudio
pip install opencv-python matplotlib

使用するデータの概要

今回のプロジェクトでは、欠陥画像と正常画像を分類するためのデータセットを使用します。データの詳細は以下の通りです。

• 画像フォーマット: JPEG / PNG
• 画像サイズ: 224×224px（前処理でリサイズ予定）
• クラス: Normal（正常） / Defect（欠陥）

フォルダ構成の例：

/dataset
 ├── train
 │   ├── normal  （正常画像）
 │   ├── defect  （欠陥画像）
 ├── test
 │   ├── normal  
 │   ├── defect  

データセットはKaggleなどのオープンデータを利用するか、自分で撮影・作成する方法もあります。

まとめ

本記事では、シリーズ全体の概要と進め方を説明しました。次回は、2. 画像読み込みと欠損について解説します。

次回の内容：

• 画像データをPythonで読み込む
• 欠損データがないか確認する
• 画像の基本的な情報を可視化