良品学習とは最新のAI技術による検査省力化を実現・Visual Insight Station
外観検査の省力化を実現するAI検査プラットフォーム
Visual Insight Station が提供する良品学習は、大規模な画像データによる事前学習と最適化により、従来の良品学習の課題とされていた検出性能の改善、及び、学習時間の短縮を実現しています。
良品学習とは？
- 良品の画像のみAI学習に使用するため、大量の不良品画像の収集が不要
- 良品の特徴をAIが学習し、良品にない特徴を異常とみなすため、未知の欠陥や異物も検知
- 良品のAI学習にかかる時間が短いため、検査準備にかかる負荷を軽減
良品学習と不良品学習の違い
-
※
良品のみで学習したAIが、既知の不良に反応することを確認する目的で、既知の不良の画像が一定数必要となります。
良品学習の適用例
金属部品の外観検査
- 対象物
- 金属部品
- 検査内容
- 表面のキズ、スレ、打痕
- 学習データ
- 個体差のある良品を100個収集（良品のバリエーションを学習させるため）
- 撮影方法
- 対象物を黒いゴム板に載せて撮影（対象物の特徴のみを学習させるため）
- 学習方法
- 良品100個を撮影した画像のみ学習
- 評価方法
- 人工的に表面にキズ、スレ、打痕を付加した不良品のバリエーションを用意し、検知性能を定量的に評価
食品の異物混入検査
- 対象物
- 食品
- 検査内容
- ビニール、プラスチック片の混入
- 学習データ
- 異物のない食品の中身を入れた小皿100個用意（良品のバリエーションを学習させるため）
- 撮影方法
- 対象物を黒いゴム板に乗せて撮影（対象物の特徴のみを学習させるため）
- 学習方法
- 異物のない小皿100個を撮影した画像のみ学習
- 評価方法
- 人工的にビニール、プラスチック片を入れた不良品のバリエーションを用意し、検知性能を定量的に評価
良品学習の展示デモ
2024年にイベント会場で展示したデモ動画を御紹介します。
良品学習の評価版
良品学習機能を搭載したAI学習アプリケーションを１ヵ月間お試しいただけます。
お客さまの検査対象物の良品画像を御用意いただくことで、性能を評価することが可能です。
「評価版・評価機」ボタンからお気軽にお申込みください。