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。
