本研究では、マザーボードの構成要素レベルにおける欠陥検出のためのフレームワーク「BoardVision」を提案します。これまでの研究は主に基板の欠陥に重点を置いてきましたが、マザーボード全体の組立レベルでの検査は未開拓の分野です。提案するシステムは、ネジの不足、緩んだファン配線、表面の傷などの欠陥を検出可能であり、YOLOv7とFaster R-CNNという2つの代表的な検出器を使用して比較実験を行いました。YOLOは精度に優れていますがリコールが低く、Faster R-CNNはその逆の特性を持つため、両者の利点を活かす軽量アンサンブル手法「Confidence-Temporal Voting」を提案します。さらに、現実の変動に対するロバスト性を評価し、マザーボード検出における安定性の課題を浮き彫りにしました。最後に、研究成果を実務に活かすためのグラフィカルユーザーインターフェースを用いた検査ツールも公開しています。このようにして、コンピュータビジョン技術を実用的な品質保証に繋げる方法性を示しています。