シニアアプリケーションスペシャリストによる「技術トレンド情報」（第15回） 画像AI技術とビッグデータ分析技術 コラム

しかし、処理と判定ルールを取り入れていない欠陥については、たとえ同類の欠陥であっても見逃す可能性があるため、可能性ある欠陥については、一つ一つ搭載していく必要があります。そこで、網羅的に前処理や特徴量抽出により、正常状態を取り決めることで、想定外の欠陥や未知の欠陥を含め、様々な欠陥に対応できる方式が求められるようになりました。

「画像AI方式」は、画像データをもとにしたニューラルネットワーク技術で、代表的なものにCNN（畳み込みニューラルネットワーク）があり、多くの画像処理ソフトウェアで採用されています。複数枚の正常や異常などラベル付けした画像データを基に、各ラベルで分類ができるように学習が行われ、そのモデル（学習モデル）が生成されます。新しい画像は、その学習モデルを通すことで分類や判定が行われます。ルールベース方式と比べると、画像データをソースとして扱え、自動的に網羅的な前処理や特徴量抽出が行われ、判定指標も自動的に生成されるため、全自動な方式となります。

今回は、マシンビジョンの画像処理の判定方式について、従来型の「ルールベース方式」に加え、話題の「画像AI方式」と「ビッグデータ分析方式」の概略をご紹介いたしました。次回は、「画像AI方式」と「ビッグデータ分析方式」について、それぞれの特徴、長所短所など事例を交えご紹介したいと思います。