外観検査AIとは:画像認識系AIの一種

画像認識系AIは画像から特定の特徴を抽出し学習する手法です。これらを検査に応用すると、傷等の不良の特徴を抽出して学習(不良品学習)したり、良品だけを用いて良品の特徴を抽出し学習(良品学習)することで、検品を自動化することができます。

傷のある画像に「傷」というラベルを付けて学習データとして提供することで、AIは自動的に傷の特徴を学び、傷があるかどうかを検出できるようになります。この手法が、不良品検出に用いられる「不良品学習」です。

一方で、良品の画像に「良品」というラベルを付けて学習データとして使用すると、AIは良品の特徴を学習し、画像が良品かどうかを判定できるようになります。このアプローチが、いわゆる「良品学習」と呼ばれる手法です。

関連記事

  1. 画像検査でのカメラの選定方法—最適なカメラを選ぶためのポイントと導入のステップ

  2. ストロボ照明を使った外観検査 高速・高精度で微細な欠陥も見逃さない検査技術

  3. AIによる外観検査で期待できること

  4. Louisy 画像の類似度から欠陥を検出する画像処理ソフト

  5. 画像検査での照明の選び方—最適な光源を選ぶためのポイントと調整方法

  6. AIにおける埋め込み(エンベディング)とは?