AIを用いて高精度の学習モデルを作成、製造業における「不良検査」の課題解決策：株式会社KDDIテクノロジー提供Webキャスト

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　効率化を追求すべき製造業において、クリアすべき課題の1つが「不良検査」だ。従来の目視検査や自動検査では特に、揺らぎによる誤検出、未知の不良への対応、品質のばらつきなどが大きな課題となっている。AIで解決しようという動きもあるが、学習モデルを構築するにしても膨大な画像を準備する必要がある上、チューニングやアノテーションに専門知識が必要となる。

　そこで本動画では、これまでのAI不良検査の概念を覆す、画期的なAIソリューションを紹介する。本ソリューションでは、約5枚程度の良品画像があれば、高精度の学習モデルを数分で構築することができる。また、独自のアルゴリズムにより揺らぎを許容し、見るべき不良だけを確実に検出する、いわゆる「ヒトの目に近い検査」を実現。さらに、精度調整も直感的なGUI操作のみで行えるので、専門知識は不要だ。

　本動画では、印字不良検査を例に、学習機能、検査機能、AI精度調整機能の主要機能をはじめ、追加学習機能、不良マーキング学習機能などの便利な機能についてデモで紹介する。本ソリューションの高いパフォーマンスをぜひ確認していただきたい。