AI画像検査システムの「WiseImaging®」にAutoML技術を搭載

判定モデル生成作業を自動化・効率化し、検査工程のAI活用を推進

2021年6月29日
株式会社シーイーシー

株式会社シーイーシー(本社:東京都渋谷区、代表取締役:大石 仁史、以下 シーイーシー)は、ディープラーニングを活用したAI外観検査・画像検査システム「WiseImaging®(ワイズイメージング)」最新版に「AutoML技術※1」を搭載し、本日より提供開始します。
WiseImaging最新版は、AutoML技術の活用で専門知識や複雑な設定なしに判定モデルを生成できるほか、これまで人手で行っていた設定のトライアル&エラーを自動化し、AI画像検査を簡単に実現できるようになっています。

※1 AutoML技術の一つであるNAS(Neural Architecture Search)を搭載。NASはニューラルネットワークの構造を自動的に最適化する手法。

工場の検査工程では、さまざまな検査機による自動化が行われている一方、従来型検査機で対応できず、人の目で判断する外観検査が多く残っています。現在、こうした外観検査の自動化に向けてAI技術の活用が期待されていますが、AIの専門知識や設定ノウハウが必要である点と、設定に手間がかかることがハードルとなっています。
WiseImaging最新版は、判定モデルの自動生成によってこれらのハードルを取り除き、外観検査へのAI活用を促進、検査工程の自動化に寄与することで工場の生産性向上を支援します。

図:AutoMLによる判定モデル作成フロー自動化の概要
AutoMLによる判定モデル作成フロー自動化の概要


WiseImaging最新版の特長と効果

画像判定モデルの作成には、ニューラルネットワークの構造(ネットワークアーキテクチャ)を決定し、ハイパーパラメーターと呼ばれる設定を調整する必要があります。これらの作業には、AIに関する基礎知識や設定ノウハウが必要です。そのため従来、有識者以外は判定モデルを作成できず、このことが画像検査へのAI活用を妨げる要因の一つとなっていました。

今回のAutoML機能は、AI技術の専門スキルがなくても対象データ(検査画像)に合わせて、自動的に判定モデルを生成できることが特長です。WiseImaging最新版では、画像データを学習させるネットワークの構造やパラメーターの設定作業を簡易化し、判定に必要なモデル生成にかかる工数削減を支援します。また従来、お客様が手動で実施していた精度・性能検証も含めて判定モデルの生成作業を自動化し、目標精度・性能になるまで繰り返すトライアル&エラーにかかる手間を削減します。

AutoML技術搭載の効果

  • ネットワーク構成の最適化を自動化し、判定精度を上げるための試行錯誤や手間を削減します。
  • 複数のネットワークアーキテクチャ候補を元にネットワーク構成を自動最適化します。単一のネットワーク構成をチューニングするよりも適用範囲が拡大するため、より幅広い検査対象を精度良く判定できます。
  • 学習作業時に複雑な設定やAIの専門知識に依存せずに、お客様が求めるAI判定モデルを作成できます。

「WiseImaging」の概要

WiseImagingは、AI技術の一つであるディープラーニングを活用することで、人の目に近い判定を行うAI画像検査システムです。従来の画像処理技術では対応が難しかった検査でも、AI技術で精度よい判定を実現します。金属、樹脂、シート素材など、さまざまな材料の外観検査に採用され、数多くの工場で検査工程の効率化に寄与しています。

「WiseImaging」の詳細はこちら: https://vrr.cec-ltd.co.jp/product/wsi/


この資料に関するお問い合わせ先

取扱事業部門・照会先

株式会社シーイーシー
【担当:デジタルインダストリービジネスグループ 第一営業部】
〒150-0022 東京都渋谷区恵比寿南1-5-5 JR恵比寿ビル8F
E-mail:marketing@cec-ltd.co.jp

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