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いきかちガジェットゲームLab：ガジェット・ゲーム・DX

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【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(完全版)

2025年3月8日2025年3月9日

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。
ステップバイステップで進められるよう章ごとに必要なサイトをまとめました。

より深く学びたい方はこちら

目次

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。

画像の読み込みと欠損の確認（データの準備）
画像の特徴理解（画像データの特性を知る）
集めたデータの確認（データセットの検証）
データセット作成（データの前処理と準備）
転移学習なしのモデル作成と学習
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。

画像の読み込みと欠損の確認（データの準備）

画像データの読み込み

画像の特徴理解（画像データの特性を知る）

集めたデータの確認（データセットの検証）

データセット作成（データの前処理と準備）

転移学習なしのモデル作成と学習

転移学習ありのモデル作成と精度向上

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