現場で使いこなせるAI検査

製品情報

製品情報

現場で使えるAI検査

~脱ブラックボックス、見える、れてわかる検査AI~

Roxy AI

AI検査製品の多くは、AIの詳しい知識がないと使いこなすことができません。
Roxy AIはAIの知識が必要なパラメータチューニングに頼るのではなく、
AIの感じ方を可視化し、学習データの弱点を補強することで精度を高めていきます。
Roxy AI独自のAI作成プロセスに従うことで、AIに詳しくない方でも簡単に高品質なAIを作成できます。
不良品の検出だけでなく、異物検出や残留物のチェックなど、幅広い用途でお使いいただけます。

の活用シーン

  • 1
    不具合検出
    製品の品質検査

    • 様々なタイプの不具合(傷やヤケなど)を検出。
    • 判定方法をルール化できない不良の検出が得意。
  • 2
    異物混入検査
    食料品、農作物、衣料品などの検査

    • 生産物に紛れ込んだ金属片、段ボール、髪の毛などの異物を検出。
    • 複雑で多様性のある環境での検査で真価を発揮。
  • 3
    残留物検出
    生産設備の正常性確認、食器の
    洗い残しチェック

    • ベルトコンベアや洗浄設備などに残った製品や部材を検出。
    • 油や埃が多い現場でも問題なし。

の製品概要

  • 正常品+少数の不良品でAIを学習

    • 様々なタイプの不具合(傷やヤケなど)を検出。
    • 判定方法をルール化できない不良の検出が得意。
  • AIエンジニアが不要なAI検査製品

    • 目視検査できる人であれば、簡単に短時間でAIを作成できます。
    • パラメーターチューニングではなく、精度をあげるプロセスを重視。
  • AIの個性が見てわかる 触ってわかる

    • AIの出来栄えは、数字だけでは測れません。
    • Roxy AIはAIの個性を可視化します。
    • AIの感度を実際に触って確認できます。

一般的なAI検査ソフト

Roxy AI

比べて
見てください。

アノテーション
不良エリアや画素をきっちりと囲んだり、なぞる必要がある。
不良の中心付近をワンクリックするだけ。ずれても精度に問題なし。
AIモデル作成のポイント
AIに詳しい人がパラメータチューニングを行う。
AIモデル作成のためのプロセスを重視。
AIモデルの理解
精度グラフや損失グラフから判断。
パーセプショングラフによるAIの個性の可視化。
精度の補正、向上策
精度の悪い原因や精度を向上させる手段が不明。
精度向上にも時
間がかかる。
触診で弱点を把握し、ブースト候補提案、1クリックブーストで
弱点を補強。

のAI作成プロセス

Roxy AIは独自の学習プロセスによって精度を
つくりこむ画期的なAI検査製品です。

脱パラメータチューニング
精度をあげるプロセス

1クリックアノテーション

教師データの効率的な作成

1クリックアノテーション

不良付近を1クリックするだけ。パソコンに不慣れな方でも大丈夫です。多少ずれたり、はみ出しても精度に影響ありません。

1クリックアノテーション

教師データの効率的な作成

1クリックアノテーション

不良付近を1クリックするだけ。パソコンに不慣れな方でも大丈夫です。多少ずれたり、はみ出しても精度に影響ありません。

AIの個性を可視化(パーセプション)

AIの成長を可視化する

パーセプション

これまでのAIの多くの難しさを克服
正常品を表す緑の線と不良品を表す赤の線が、AIの感じ方を可視化して、AIモデル作成を強力にサポート。

触診

AIの感じ方がわかる

触診

検出漏れ・誤検出した箇所をマウスでなぞることで、AIがどのように感じているかを目で見て確かめられます。
不良を検出するとマウスが振動。AIの確信度を振動の大きさで把握できます。

触診(確認したい個所をマウスでポイント)すると、その領域のAIの感じ方をパーセプションとして表示します(左)。
また、画面上にヒートマップでAIの感じ方を表示します(右)。

1クリックブースト

学習データのピンポイント強化

ブースト候補提案・
1クリックブースト

誤検出したのは、多くの場合は学習データの偏りや不足が原因。 触診で弱点を把握し、ブースト候補提案、1クリックブーストで弱点を補強します。

  • 弱点を触診。
  • 触診した部分に類似する学習画像を複数表示
  • 任意の領域を右クリックして水増しいない場合は多めに
    水増し。

1クリックブースト

学習データのピンポイント強化

ブースト候補提案・
1クリックブースト

誤検出したのは、多くの場合は学習データの偏りや不足が原因。 触診で弱点を把握し、ブースト候補提案、1クリックブーストで弱点を補強します。

  • 弱点を触診。
  • 触診した部分に類似する学習画像を複数表示
  • 任意の領域を右クリックして水増しいない場合は多めに 水増し。

構成・システム要件

学習用PC/検査用PC

分類 要件
OS windows10
CPU Core i7以上
メモリ 16GB以上
GPU GTX1660以上
SSD 学習用PCでは必須(M.2 NVMe接続を推奨)

※エッジ端末としてJetsonに対応予定

速度の目安

  • 学習:1学習5~10分程度(デフォルトのパラメーターの場合)
  • 検査:512✕512のデータを20~50ミリ秒程度で検査可能
       (検査用PCの場合)

ランタイムライセンスの内容

名称 分割 ソース公開
Inspect Server
  • 画像を受け取り、AIモデルで検査するコア機能
  • 検査した画像、検出結果を保存する
Manual Inspector
  • 手置き検査の場合に使用するコンポーネント
  • カメラ撮影、Inspect Serverへの検査依頼、結果表示を司る
API
(Python, C#)
  • Inspect SErver, MonitorへのSocket通信を簡単化する
Coordinator
  • PLCとInspcect Server との橋渡し役
  • PLCから検査依頼を受け取るとカメラから画像を取得し、Inspect Serverへ検査を依頼する
  • 検査結果をPLC, Monitorへ通知する
Inspect Monitor
  • 検査中のワーク、検査結果をディスプレイに表示する
  • 複数台カメラ、複数ショット撮影(1台のカメラで複数回撮影すること)に対応

構成例

CASE1
手置き検査

次のような検査現場のご要望に AIの自動判定で対応します。

Point
  • 検査の判定基準を揃えたい
  • 検査結果を全て記録しておきたい
  • AIによる検査精度を確認してみたい

Roxy AI の簡易検査アプリ Manual Inspector により、カメラと照明、PCを用意いただくだけで、すぐに現場にAI検査システムを導入できます。

CASE2
既存検査装置の拡張

ご利用の画像検査装置の課題を AI検査が解決します。

Point
  • 判定できる不良種が限られており 検査工数を減らせない
  • 誤判定が多く 目視による追加確認の負担が大きい
  • 検査対象を変更するたびに 専門エンジニアによる設定調整が必要

Roxy AI 標準提供のモジュール Coordinator と Monitor により、短期間でスマートカメラなどの既存画像検査システムとの連携を実現できます。

CASE3
全自動検査

各種の製造システムとの連携により 全自動検査を実現します。

Point
  • 複数台のカメラによる多面の並列検査
  • ロボットアームに取り付けたカメラによる複数個所の連続検査
  • 一つの検査システム上でAIを切り替えて複数製品に対応

Roxy AI は生産ラインを制御するPLCとのインターフェースを標準で備えており、ほとんどのシステムと容易に連携することができます。連携部分はソースコードを開示しているため、特殊なカスタマイズ要求にも柔軟に対応できます。
学習ライセンスを購入いただくとAI学習を自社内で行えるため、外部ベンダーに頼らずに検査工程の段替えができます。