プリント基板上の電子部品の検出

プリント基板は電子機器やコンピュータに内蔵されており、需要が増えている。こうしたプリント基板は設計会社と製造会社が別になっていることが多く、下請け先がプリント基板に利用者の個人情報等を抜き取る部品等を細工したりする危険が高まっている。

プリント基板上の電子部品を機械学習によって自動検出することにより、プリント基板が細工されていないことを確認し、基板の安全性を高める。

Mask R-CNNを用いて、プリント基板上から電子部品の物体検出を行った。

Mask R-CNNとは、オブジェクト検出とセグメンテーションを同時に行うモデルである。

上記に検出した電子部品の一例を示す。

データ：約100枚の画像データとアノテーション

nishika最終順位：32位/110位(銅メダル)

できるだけ、画像の解像度を上げることで精度を上げることができた。しかし、画像の解像度を上げると必要とするメモリ量もあがるのでそこがボトルネックとなった。

他の手法(YOLO、ViT等)も試したほうが良かったかもしれない。