課題

化学の力を基盤に、電子材料、インフラ、ライフサイエンス分野でグローバルに展開する大手化学メーカーでは、基板の製造にあたり、以下の課題がありました。

• 基盤製造においてできる不良の検知が人に依存している
• 深層学習（ディープラーニング）を用いた不良検知の自動化をしたいが、ノウハウがない
• 短いタクトタイムで検知を行いたい

ソリューション

上記課題に対し、ログビーは深層学習を用いた不良分類モデルの開発と評価を支援しました。

• 特徴量：基板画像の不良の形など
• 深層学習（ディープラーニング）モデル：タクトタイムを意識した小規模な画像分類モデルなど
• 評価方法：不良の種類別の再現率、適合率

効果

ほとんどの不良種類にて、当初掲げた目標の精度を達成しました。本取り組みを通して、化学メーカーのAIの活用ノウハウの蓄積に貢献しました。