不良判定AIに必要なデータ8割削減、データグリッドの疑似不良生成技術

最終更新日:2024/02/27

DATAGRIDのAIが必要画像8割削減

データグリッドと住友電工が、疑似不良生成技術により、不良判定AIを作るために必要な不良データ量を8割削減しました。

株式会社データグリッドと住友電気工業株式会社が、疑似不良生成技術により、不良判定AIを作るために必要な不良データ量を8割削減しました。
併せて不良判定AIの開発機械を8ヶ月短縮できることも明らかにしています。

両社は不良発生頻度が低い製造現場でも熟練作業員並の不良判定基準を持つAIを実現するため、住友電工の不良判定技術とデータグリッドの疑似不良生成技術を組み合わせ、苦手克服学習技術(弱点トレーニング・ループ)を付与した不良判定技術AIの共同開発を進めています。
今後は外観検査工程の自動化などに取り組む予定です。

■取組の詳細
疑似不良技術とは、実在する不良画像から不良の特徴を学習し、実在の不良そっくりの疑似不良画像を作成するものです。
今回生成された疑似不良画像のほとんどが、技術者の目から見ても実物と遜色ないことが確認されています。

また今回、疑似不良生成技術と苦手克服学習技術（弱点トレーニング・ループ）の不良判定AIの開発高速化に対する効果検証により、不良画像の必要量を約8割削減可能という結果が得られました。

データグリッドの疑似不良生成技術は、不良プロパティ(形状・大きさ・位置などのパラメータ)を操作できる点が特徴で、めったに起きない不良だけでなく、熟練技術者の暗黙知である不良に関する知見に基づいた新しい不良についても疑似不良画像を生成することができます。

データグリッドと住友電工は、今後もAI技術を活用し、様々な工程の自動化や生産性の向上に取り組むとしています。

出典：PR TIMES

AIsmiley編集部

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