バージョンアップでは、不良種別の特定、コンヒュージョンマトリックス表示機能追加、クリーニング、ベストモデル画面の使い勝手向上などに対応しました。
今回のバージョンアップによって、従来の不良の有無判定（違和感検知）に加えて、不良種別の特定に対応しました。不良種別毎の発生数や発生率の推移などを把握することで、品質維持のための予防保全、生産工程改善などにつなげることが可能です。
学習中にコンフュージョンマトリクスを表示できるようになりました。
コンフュージョンマトリクスでは、検出漏れ、過検出、ラベル違いの傾向を数値で見ることができます。
予め設定したラベルごとの配色で、不良位置を表示します。Roxy AIの不良種別判定は、独自アルゴリズムにより、不良種別の特定をしても、違和感検知とほぼ同等の時間で検査可能です。
※30万画素画像データを20～30ミリ秒程度、400～500万画素データを400ミリ秒程度で判定可能。（CPU:Intel Core-i7 / GPU:NVIDIA GTX1660）
従来のパーセプションに加え、レーダー型とスプライン型の2種類のパーセプションを追加。AIの出来具合など、より多角的な判断が可能になりました。
従来型パーセプション
新しいタイプのパーセプション
学習ライセンスの主な変更点
- 不良種別の特定
- コンフュージョンマトリクス（混同行列）
- パーセプションのバリエーション追加
- クリーニング機能の改善
- ベストモデル機能の改善
- ブーストの改善
- 学習データ作成時、正常画像が少なく十分な数を水増しできない場合の対応
- レポート機能の改善