薬用カプセル検査データセット
・データベースの概要
本データベースは，画像処理による外観検査アルゴリズムの評価を目的として作成されたものであり，薬用カプセルの正常画像と異常画像で構成されています．本データベースを利用することによって，薬用カプセルの正常画像と異常画像を分類するための検査アルゴリズムを学習させることが可能です．また，薬用カプセルを対象にした検査アルゴリズムの定量的な評価が可能です．
基本的な使用方法として，学習時に正常データと異常データを用いる教師あり学習手法の評価と，学習時に正常データのみを用いる教師なし学習手法の評価のどちらでも使用可能です．また，教師あり学習手法を評価する場合は，データベース内の画像群をk 分割し，１つを評価用画像群，残りのk-1つを学習用画像群として扱うk分割交差検証法を想定しています． 教師なし学習手法を評価する場合は，正常画像を学習用とテスト用に分割してから使用してください．
なお，学会や雑誌等の公開物に使用される場合は，出典として以下のURLまたは文献等の記載をお願いできれば幸いです．
URL:http://isl.sist.chukyo-u.ac.jp/archives/capsule
＜出典＞ 村上尚生，平松直人，小林大起，秋月秀一，橋本学，固有空間における情報合成に基づく高リアリティ不良品画像生成，精密工学会誌，Vol.90，No.8，pp.662-668，2024.
・公開済みのデータベースについて
本データベースは，産業用カメラで取得した画像（幅1920，高さ1080，チャンネル数3）を512×512の画像中心で切り出し，その画像をグレースケール画像（幅128，高さ128，チャンネル数1）に加工してから公開しています． 全ての画像は，PNG画像として保存しています．
・データベース：ダウンロード（10.3MB）
■正常画像（600枚，5.0MB） ■異常画像（600枚，5.0MB）
・データベースの階層構造
dataset
|--Normal
| |--001.png
| |--002.png
|
|--Anomaly
|--001.png
|--002.png
データセットには，正常画像のクラス（Normal），異常画像のクラス（Anomaly）が含まれており，その中に画像群が含まれています．教師あり学習手法を評価する場合は，データベース内の画像群をk 分割し，１つを評価用画像群，残りのk-1つを学習用画像群として扱うk分割交差検証法を想定しています． 教師なし学習手法を評価する場合は，正常画像を学習用とテスト用に分割してから使用してください．