neoAI Chat
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株式会社neoAI
企業名:株式会社データグリッド
カテゴリ名:
画像生成AI
製品名:Anomaly Generator
お急ぎの方は、まずお電話で03-6452-4750
2度とデータで悩まない。
Anomaly Generator
不良品画像生成AIを活用して多様な学習データ、網羅的な評価データを生成することで、不良品のデータ不足課題を解決し、外観検査システムの早期立ち上げと精度向上を実現します。
3つのPOINT
-
実物と遜色ないリアルな画像品質
不良部をコピー＆ペーストしただけのデータの水増しではなく、独自の不良品画像生成AIで自然な不良品画像データを生成できます。
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多様で網羅的な不良を生成
不良部の大きさや形状・角度などを自由に操作して多様で網羅的な不良品画像を簡単に作成することができます。
-
作りたい不良を狙った位置に
不良を発生させたい領域やエッジを指定して、狙った位置に不良を発生させることができます。 特に、カケやスライスといった不良はエッジ不良生成機能を使って生成できます。
外観検査AIを構築する際に、こんな課題はありませんか？
Anomaly Generator なら
数枚の不良品画像から、生成AIで多様な不良品画像を高速に生成し、
外観検査におけるデータ不足の課題を解決！
2017年創業以来、生成AIを専門に事業を展開しているデータグリッドの独自の不良品画像生成AI（特許取得済み）で、自然な不良品画像を自動で生成することができます。
Anomaly Generatorの強み
対象製品例
合成不良データ例
ご利用までの流れ
利用料金
- 利用料金
- お問合せください
- 初期費用
- お問合せください
- 無料プラン
- なし
- 無料トライアル
- なし
よくある質問
画像の解像度の制約はありますか？対応する画像の拡張子を教えてください。
AIの種類によって対応する解像度が異なりますが、そのうち1つは解像度の制約は約5000pixel程度で、もう１つは1000pixel程度です。画像の拡張子は、bmp, png. jpeg/jpg, tiffに対応しております。
画像生成にかかる時間はどれくらいですか？
画像の解像度に依存しますが、1枚1秒から数秒程度です。
何枚の画像を学習データに加えると精度向上が期待できますか？
精度向上に必要な枚数はケース・バイ・ケースですが、一例として20枚程度の不良データに対して100枚程度の不良データを追加したところ、約10%の見逃し率と誤検知率をともに0%にできたという事例がございます。
ある製品の不良部を別の製品に移植することはできますか？
はい、ある製品の不良部を別の製品に移植することができます。不良データが蓄積されていないような新製品の立ち上げ時に特に有効です。
市販の外観検査ソフトウェアにも合成データを利用できますか？
はい、合成データは市販の外観検査ソフトウェアにも利用できます。市販の外観検査ソフトウェアの水増し（データ拡張）機能に加えて、合成データを活用することで撮像データだけを使う場合に比べて精度が向上したという事例が多数報告されています。
どのようなプロパティを変化させることができますか？
不良部の大きさ、回転角度、形状、色、輝度などのプロパティを変化させることができます。
合成データを評価データに使うことは可能ですか？
はい、生成した合成データは評価データとしてご利用することも可能です。
ルールベース検査にも使えますか？
ルールベース検査用途に人為的には用意するのが難しい、評価用の網羅的な（様々なプロパティを変化させた）不良データを合成することが可能です。
良品画像は生成できますか？
不良品画像のかわりに良品画像をAIの入力することで、良品画像も生成することができます。
必要なPCのスペックはどれくらいですか？
クラウドサービスなのでお使いのPCのスペックの制約はございません。
Anomaly Generator
製品概要
Anomaly Generator
- 製品説明
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不良品画像生成AIを活用して多様な学習データ、網羅的な評価データを生成することで、不良品のデータ不足課題を解決し、外観検査システムの早期立ち上げと精度向上を実現します。
- カテゴリ
- 目的
-
- 業務改善（効率化）
- 品質・保全支援
- コスト削減
- 作業品質改善
- 異常検知
- 画像分類
- アノテーション作業請負業務
- 対象業界
-
- 物流
- IT
- 製造
- 教育
- 旅行
- 小売
- EC
- Webサービス
- ウェディング
- 美容
- 医療
- 広告
- インフラ
- メンテナンス
- 建設
- サービス
- 食品
- メディア
- 官公庁
- 規模
-
- 大企業向け
- 中小企業向け
会社概要
株式会社データグリッド
- 住所
- 〒606-8501 京都府京都市左京区吉田本町36番地1 京都大学国際科学イノベーション棟
- 資本金
- 1億円
- 設立年月
- 2017年7月5日
- 従業員数
- 53人（2021年5月末時点、パートタイム含む）
- 事業内容
- 株式会社データグリッドは、生成AI、特にGAN（敵対的生成ネットワーク）や拡散モデルなどをコア技術をとした画像・動画生成ソリューションやデータ基盤サービスを製造業やアパレル、教育などの多様な業界に対して提供している京都大学発のAIスタートアップです。
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