アダコテック、検査・検品を自動化する異常検知AIサービス「AdaInspector Cloud」英語対応機能追加

最終更新日:2024/04/09

「HLAC」特徴抽出法を用いた画像・動画解析によりモノづくりの検査・検品の自動化を促進するアダコテックが、2021年11月11日（木）に「AdaInspector Cloud」の英語対応を開始しました。

このAIニュースのポイント

アダコテックが「AdaInspector Cloud」の英語対応を開始
「HLAC」特長抽出法を搭載し、検査・検品自動化システムの構築から実装を一気通貫で提供
ドイツでの展示会出展を通じて複数の国際的企業との取り組みを開始、サービスの多言語対応を実現

「AdaInspector Cloud」概要

検査・検品の自動化システムの構築および実装を一気通貫で提供するシステムです。ノーコードの直感的な操作によって、AIや画像解析領域のエンジニアリングを専門としていない人も、検査・検品の自動化に機械学習を活用することができます。AIを活用した画像解析によって検査モデルの作成を自動化し、検査対象となる製品画像の前処理の最適化、複数パターンの組合せによる学習手法の最適化処理、性能と処理速度の向上を実現します。

「HLAC特徴抽出法」概要

アダコテックの「HLAC」特徴抽出法とは、画像の解析や認識等に用いられる認識精度に優れた汎用かつ高速な特長抽出技法です。検査対象の形状や大きさを計算する際、複雑な処理を行うDeep Learning技術とは対照的に、画素値（各画素の色の濃淡や明るさを表す値）を積和演算するのみで算出可能なので、市販PCで瞬時に計算できます。また、位置不変性（認識対象の位置が変わっていても同じものだと認識できること）や、加法性（対象が2つある場合にそれぞれの特徴の和が全体の特徴となること）という特性から、画像のなかで同じものを表す領域の境界線を見つける必要がないことや、画像に複数の異常が発生した場合も個別に特徴を認識することができるといった、画像認識にとって好ましい性質を備えています。

この技術は、少ないデータ量で高精度の解析ができるほか、異常として学習したものを検出するのではなく「正常を逸脱したものを検出する」モデルのため、前例のないようケースも含めてほぼ100%異常を検出することが可能です。また、常時並列演算を必要としないことから計算処理の負担が小さく、ノートパソコンのような汎用PCでもミリ秒オーダーの処理を実現・運用できるのも強みです。

アダコテックは2021年10月05日から2021年10月07日にドイツのシュトゥットガルトにて行われた国際展示会「VISION」に出展しました。「VISION」は2年に一度ドイツにて開催れる、画像解析・マシンビジョン分野において国際的に著名な展示会です。展示会への出展を通して複数の国際的企業との取り組みがスタートしたことを受け、「AdaInspector Cloud」に英語版を追加することにより、多言語対応を実現しました。

今回の出展により海外における製造現場や検査市場に対する解像度をより高めると共に、多言語対応による海外への事業進出が期待されています。