人の手によって設定された検査基準(ルールベース)と、検査結果を学習するAIのハイブリッドアプローチを採用しています。すぐに使い始められる手軽さと、AIによる高い検査精度を兼ね備えています。
技術情報
KITOV-CORE
立ち上げの手軽さと精度向上の両立
この技術で解決するお客様の課題
- 検査要件の変化に柔軟に対応
- 大量の学習用画像の準備
- 検査のブラックボックス化
信頼性のある手法(ルールベース)
良品を登録し、良品と検査対象物との差異を検出します。事前に人が設定したしきい値(ルール)に基づいて欠陥判定します。
明確なルールに基づいた検査であるため、深層学習だけに頼ることで発生する「検査プロセスのブラックボックス化」は起こりえない仕組みになっています。
最先端の画像処理技術(AI)
良品画像と欠陥画像を学習させることで検査精度を向上させることが可能です。AI活用により、検査精度を大幅に向上することが可能です。また、転移学習を採用しているため、必要な画像サンプル数は数十枚と機械学習だけを用いる場合に比べ大幅に低減します。