資料の紹介
AIを活用した検査システムを導入したいが、専門スキルが必要なうえ、調整のたびにコストが発生することもあって、なかなか導入に踏み切れない。そういう企業は多いのではないだろうか。例えば製品の不良品検査システムでは、一般的に大量の良品・不良品画像を用意して、AIに学習させることが多い。その後、パラメーター調整やアノテーションをしながら、精度を細かく調整しなければならない。
そうした負荷を格段に軽減したシステムが注目されている。大量の画像は不要で、わずか5枚の良品画像をクリックして選ぶだけでいい。そこからAIの学習モデルを作成できる。検出感度の調整もスライドバーの簡単な操作だけで済む。誤検知が発生しても、その場で対応しやすい。検査対象が変わっても、現場スタッフがAIの学習モデルを作成・調整できる。そのため、追加コストがかからず、少量多品種を生産する現場でも導入しやすい。
本動画では、5枚の良品画像をAIに学習させて、外観検査を行う様子を紹介する。実際の操作は、クリックしたり、不良個所を囲ったりするシンプルなものばかりだ。ITスキルに自信のない人にこそ、ぜひご覧いただきたい。
