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3枚の不良サンプルでAI外観検査、センスシングスジャパンがAIディープランニングエンジンを強化

最終更新日:2024/02/14

センスシングスジャパン株式会社が、AIディープラーニングエンジン「ZENAI」の機能を強化しました。

このAIニュースのポイント

  • AIディープラーニングエンジン「ZENAI」の機能が強化
  • 不良品画像3枚から実用的な精度のAIモデルを作成できる
  • 速やかにAI外観検査を導入可能に

センスシングスジャパンはディープラーニングを用いた外観検査を行う上で、下図のようなプロセスでPoCを実施していました。

これまでは、PoCの際、良品画像20枚、各不良品画像を不良種別毎に20枚程度準備する必要がありましたが、不良品サンプルが必要数集まらずプロジェクトが停滞してしまうケースが散見されました。

今回搭載されたSemi-Supervised機能では、より少ない不良データで実用的な精度のAIモデルが作成できるようになりました(下図参照)。

また、「不良品の分類まで行いたい」・「精度の高いAIモデルが必要」という場合、本機能とSegmentation機能(※)を段階的に用いることで、3枚の不良データから速やかにAI外観検査を導入できます。
(※) 不良箇所毎にアノテーションし、不良を分類できる機能

<ZENAIの特徴>
1. 微細欠陥検出
従来型の処理では、検出困難だった微細な欠陥を検出

2. 高速AI判定
AIモデルが結果を出すまで、0.1sec以内

3. 「Semi-Supervised」機能
不良品画像3枚から実用的な精度のAIモデルを作成できる

 

出典:センスシングスジャパン

AIsmiley編集部

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