外観検査AI「Gemini eye」、複雑な見た目の製品の検査精度を大幅にアップ。木目などの自然物の検査も可能に。
外観検査AI「Gemini eye」の精度を大幅に向上させ、V.1.1.0として提供します。
■1日で設定完了。即日導入できる外観検査AI「Gemini eye」
https://proscons.co.jp/geminieye/
【背景】
従来の画像処理技術では、木目のような自然物や繊維の柄、シボ加工などの外観検査は困難でした。これらの製品は見た目が一様ではなく、良品・不良品を区別するために非常に多くの条件設定が必要となるからです。
Gemini eyeは、少量の良品画像を学習するだけで、検査画像それぞれのあるべき良品イメージを獲得し、不良品を判別することができます。この特性を活かし、工業製品だけではなく、自然物や繊維、食品などでも少量のデータで十分な検出精度を出せるよう研究を進めてまいりました。
【技術について】
一般的な教師無し学習では、自然物の外観検査を行う場合、多くの良品を不良品と判定してしまう可能性があります。学習した良品から複雑なパターンの表現が難しく、非常に低い精度になることも珍しくありません。
今回のバージョンアップでは、ディープラーニングのモデル構造を最適化することで、より複雑なパターンの学習が可能になりました。そのため、より人間の感覚に近い良品イメージを獲得できるようになっています。
【事例】
学習製品:木製製品
学習データ:MVTec Software社「MVTec Anomaly Detection Dataset」Wood
データURL : https://www.mvtec.com/company/research/datasets/mvtec-ad/
学習枚数:247枚(全て良品)
図2は、木製製品に対する検証結果です。
Gemini eyeでは、獲得した良品イメージを基に良品・不良品の判定を行っています。
AIイメージをご覧ください。v1.0.0に比べ、v1.1.0の方が細かいパターンを表現できています。それによりヒートマップでは、v1.0.0で反応をしていた木目の良品部分に対して反応がなくなっています。
このように、バージョンアップしたGemini eyeではより確度高く不良箇所の検出が可能となっています。
図3は、不良品をv1.1.0で検証した結果です。このように、木目調によらず多種多様な不良品を検出できています。木目などの自然物を模したプリント材はもちろん、構造上表面が一定にならない不織布や、形状や色が様々な食品など、これまで外観検査が進んでこなかった多くの製品での外観検査に適用できます。
【バージョンアップ対応】
既にGemini eyeのライセンスをお持ちの方は、無料でアップデート可能です。
アップデートご希望の方は当社までご連絡ください。
【今後の展望】
当社では、日々様々な製品の外観検査を研究しています。研究成果を踏まえ、今後もGemini eyeのバージョンアップを行なっていく予定です。また、Gemini eyeを用いた検証結果は、HPで随時デモ動画として公開していきます。全ての検証結果を公開していませんので、気になる製品がありましたらぜひご連絡ください。
以下の展示会に出展予定です。
AI・人工知能EXPO【秋】(2020/10/28~30 幕張メッセ)
国際画像機器展2020 (2020/12/2~4 パシフィコ横浜)
【提携先募集】
現在当社では、Gemini eyeの更なる普及のため、以下の提携企業様を募集しております。
提携をご検討頂ける会社のご担当者様は、お問い合わせよりご連絡ください。
・カメラ、照明、検査台等のハードウェアベンダー様
・自社製品にGemini eyeを組み込み希望の企業様
・Gemini eye販売パートナー企業様
個別に対応をさせて頂きますので、下記連絡先までお問い合わせください。
【株式会社Pros Consについて】
東工大発AIベンチャーで数十のプロジェクトに従事した経験を基に、2019年1月に設立。「使えるAIを皆様のもとへ」を合言葉に、業務で十分に活用できるAIシステムの開発を目指す。
本社:〒150-0043 東京都渋谷区道玄坂2丁目15番1号 ノア道玄坂915
代表者:代表取締役 安部 正一郎
設立:2019年1月18日
資本金:650万円
URL:https://proscons.co.jp/
事業内容:製造業向けAIシステム開発
【問い合わせ先】
メール:contact@proscons.co.jp(担当:安部)
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