業界初※１、ユーザーによる学習が不要の新AI「Regulus(レグルス)」をシリウスビジョンが開発し電子基板卓上検査機「S-Comet」に搭載。本AIで手間のかかる学習用不良品画像データ集めが不要に

※1：学習不要の画像検査用AI (当社調べ)

シリウスビジョン株式会社

2025年11月14日 17時20分

シリウスビジョン株式会社（本社：横浜市、代表：辻谷潤一）は、このたび、ユーザーによる学習が不要(※)の新AI「Regulus(レグルス)」を開発、電子基板の卓上型外観品質画像検査機「S-Comet（エスコメット）」に搭載し、販売を開始しました。

Regulusは、同社製の学習型AIである「Sirius-AIS（シリウスアイズ）」と異なり、ディープラーニング(深層学習)による学習モデルの作成が不要です。すなわち、「S-Comet」を導入したその日から、目視に替わり「Regulus」が良品か不良品かを判定します。

この新AIは、電子基板とともに、半導体・電子部品、ウエハー、シール・ラベル、銘板、化粧品・医薬品容器などの印刷品、各種成形品などの外観品質検査機や印刷品質検査機に搭載され、これらの製品を製造する工場の生産自動化(ファクトリーオートメーション)に貢献してまいります。

■「Regulus」の特長

１．学習型AI「Sirius-AIS」との違い

学習型AI「Sirius-AIS」の場合、事前に集めた良品画像データと不良品画像データ、および不良品画像内の欠陥領域データを使ってディープラーニングにより学習モデルを作成し、その学習済モデルを検査機に導入します。「Sirius-AIS」はその学習済モデルを使って推論処理を実行し、良品か不良品かを判定します。この良・不良判定精度を上げるために、事前に集める必要のある学習用画像データが、欠陥種類ごとに数十個から100個以上必要となることがあり、この学習用データ集めに手間と時間を要します。新AI「Regulus」の場合、この学習用データ集めが不要となります。さらに、高速コンピュータであっても数時間から10時間以上かかることもある学習も不要です。

２．学習不要の新AI「Regulus」の判定方法

「Regulus」の場合、目視検査員が良品か不良品を判断する判断基準(不良の特徴)を「Regulus」が理解できる指示言葉「Regulus Text」でRegulusに指示するだけです。この「Regulus Text」は、検査対象（電子基板や半導体部品、ウェハー、シール・ラベルなど各種印刷品、銘板、各種成形品など）に応じて標準で用意されます。

ただし、「Regulus Text」に従って「Regulus」が正しく良品・不良品を識別するためには、「Sirius-AIS」同様、良品画像データと不良品画像データ、および不良品画像内の欠陥領域データが必要です。これら3つのデータは、当社の既存の画像検査ソフトウエア「FlexVision」、「AsmilVision」および「PolarVision」が有する従来手法(ルールベース画像処理)で求められ、出力されます。

３．UniARTS上で簡易シミュレーション

当社のグループ企業である株式会社UniARTSが提供しているクラウドサービス「UniARTS」を活用することにより、「Regulus　Text」による様々な"言葉の表現"を簡単にシミュレーションすることが可能です。様々な良品・不良品の特徴を「Regulus Text」で表現し、どの表現が一番、検査対象や不良内容に適しているかを測定できます。顧客の工場現場にある各種検査機から自動的に検査データ(良品画像データと不良品画像データ、および不良品画像内の欠陥領域データ )がUniARTS に集まるため、すぐに「Regulus Text」を試すことが可能となります。

■Regulusによる判定結果例

１．不良品判定例

ショート

メッキ不良

印刷不良

焼け焦げ

２．良判品定例

位置ずれ　※マーカー部分以外にも全体的にズレが起きています

部品 (抵抗) の向き違い

■Regulus の由来

Regulus(レグルス)は1等星の恒星の中で一番暗い恒星です。人が確認することが困難な微小な不良も、繊細な目で見つけます。ラテン語で「小さな王」を意味しますが、熟練した目視検査員に替わり、頼れる検査の王になってくれることを願っています。

また、レグルスの繊細な目が見つけた微小な不良を、1等星の恒星の中で一番明るいシリウスが明るく照らし、レグルスが確実に不良としてとらえてほしいという想いが込められています。

■「Regulus」紹介ウェビナーの案内
2025年11月20日（木）に「AIが“判断力”を持った⁉ “言葉を教える”だけの次世代AI印刷検査」と題したウェビナーを開催いたします。今回発表となる「Regulus」をどのようにシミュレーションし、どのように検査と連動するのかを見ていただくことができます。

従来の画像検査では、見逃しを恐れて設定を厳しくするあまり、良品まで弾いてしまう『過検知』が常に課題でした。その解決策として、欠陥画像を種類ごとに「分類」するAIが登場し、検査の自動化と効率化に大きく貢献してきたのです。

しかしその一方で、AIによる分類後の最終的な良否「判断」は数値やルールに頼らざるを得ず、『このレベルのキズは許容範囲』といった熟練者の感覚に近い領域や、学習していない未知の不良への対応には、依然として課題が残っていました。

本ウェビナーでは、こうした従来のAIの役割をさらに一歩進め、“分類”から”判断”の領域へと進化させる新しいアプローチをご紹介します。

AIが画像に加えて “言葉” を理解することで、まるで熟練の専門家のように「このインク滲みはNG」と総合的に判断できるようになりました。大量の不良品収集はもう不要です。数枚のお手本画像（良品・不良品）と言葉で教えるだけで、これまで人にしかできなかった柔軟な検査が、圧倒的なスピードで実現します。

ウェビナーの詳細はこちら

https://siriusvision.co.jp/event/251120/

＜シリウスビジョン株式会社 Regulusご紹介ページはこちら＞

https://siriusvision.co.jp/ai/regulus/

シリウスビジョン株式会社について

オンリーワンの「画像検査技術」でモノづくり現場の目視検査をゼロに

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