Meiyun Chen 研究室
主宰者：Meiyun Chen
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
当研究室は、機械や電子部品の製造プロセスにおいて、高速かつ正確に欠陥を発見するための画像認識技術を主に研究しています。セラミックコンデンサ、光学レンズ、はんだ接合部など、微小で複雑な形状をした工業製品に含まれる欠陥は、従来の目視検査では見逃しやすく、製品の品質管理に課題があります。深層学習を用いた物体検出・領域分割技術を応用することで、これらの微小欠陥を自動的に検出・分類し、製造現場での検査の効率化と精度向上を実現することを目指しています。
手法としては、神経回路網の構造を工夫し、複数の異なるサイズの特徴情報を効率的に抽出・融合する仕組みや、注意機構を組み込んで重要な領域に焦点を当てる方法を開発しています。また、学習用データが限られる環境では半教師あり学習などの技術を活用し、少量の人手ラベル付きデータで高精度な検出モデルを構築する工夫もしています。
さらに、光学計測センサを用いた3次元形状測定や、水中撮影画像の復元、赤外線カメラによる小型物体検出、セキュリティスキャン画像の解析など、多様な撮像環境での画像処理にも取り組んでいます。これらの研究を通じて、実際の産業応用で必要とされるロバスト性と実時間処理能力を備えた画像認識システムの開発を進めています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（41 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.optlastec.2025.113977
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.optcom.2025.132752
- DOI: https://doi.org/10.1109/tim.2025.3638935
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-17864-8
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.infrared.2025.105733
- DOI: https://doi.org/10.1109/tim.2025.3612639
- DOI: https://doi.org/10.1109/tim.2024.3415777
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.microc.2024.112428
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- DOI: https://doi.org/10.1109/o-cocosda64382.2024.10800217
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2024.3457681
- [2024] Concealed hazardous object detection for terahertz images with cross-feature fusion transformerDOI: https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2024.108454
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.optcom.2024.130878
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.optlastec.2024.111383
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2024.108369
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.optlastec.2024.111221
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2024.3394956
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2024.104474
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2024.108169
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2024.108116
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.optcom.2024.130344
- DOI: https://doi.org/10.1109/tim.2024.3375957
- DOI: https://doi.org/10.1109/tim.2024.3384267
- DOI: https://doi.org/10.1109/tim.2024.3449904
- DOI: https://doi.org/10.1364/oe.482389
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- DOI: https://doi.org/10.3390/mi12030252
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.optcom.2021.127346
- DOI: https://doi.org/10.1364/ao.431712
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2020.106529
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