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. 目視検査の課題と解決法:外観検査AIとは

  2. 露光時間とは? 画像検査の成功を支える基本知識と実践的設定方法

  3. セマンティックセグメンテーションとは? 画像解析を次のステージへ引き上げる技術

  4. AI外観検査で防ぐ溶接不良|非破壊検査・品質管理の最新ガイド

  5. 目視検査のポイント~品質を守るための基本とコツ~

  6. 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