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AI製品検査がさらに進化。良品画像だけで学習可能なAI画像処理ソフト「DeepSky-SS」をリリース。
[22/04/26]
提供元：PRTIMES
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〜 アノテーション不要、設定不要でAI画像処理がより身近に 〜
株式会社スカイロジック（本社：浜松市北区、代表：南野真吾）は、良品画像だけで学習可能なAI画像処理ソフト「DeepSky-SS」をリリースします。これまでスカイロジックは物体認識タイプのAIである「DeepSky」を100例以上手掛けてきましたが、不良サンプルが出にくい製造ラインでは、不良品画像の少なさからAIの学習が難しい事例もありました。DeepSky-SSは良品画像だけで学習でき、良品にはない特徴に反応して検出する方式のため、不良サンプルがない状況下でもAIによる製品検査が可能になります。
[画像1: https://prtimes.jp/i/20841/4/resize/d20841-4-529217490a9bf9233b4c-0.png ]
【DeepSky-SSの3つの特徴】
１. オールインワン：PC1台で「画像データ収集→学習→判定」を行うことができます。
２. 細かな設定調整は不要：良品画像を撮り溜めて「学習」ボタンをクリックするだけ。AIが自動で設定パラメータを調整します。
３. チューニングにも対応：不良画像がある場合はその画像を不良の具体例として教師画像に組み入れることができます。これにより具体化された不良の検知精度を向上させることができます。
[画像2: https://prtimes.jp/i/20841/4/resize/d20841-4-5645e9a917893fcab410-4.png ]
【DeepSky-SS誕生の背景】
スカイロジックではこれまで不良個所の特徴を覚えて検知する「物体認識」タイプのAIソフトを開発販売してきました。しかし、「異物検知したいが、その異物は様々」「どんな不良パターンが発生するか分からない」など、不良サンプルがない時や不良パターンが想定できない場合は、不良の特徴を覚えるタイプの物体認識では利用が困難な場合がありました。そこで不良画像が無い、あるいは少ない場合に対応できるAIとして、「良品を覚え、良品にない特徴を見つける」方式のDeepSky-SSを開発しました。このようなAIの方式を良品学習と呼びます。良品学習は良品の教師画像だけで学習でき、良品に含まれている情報以外のものが画像に含まれている場合、それらを「良品でないもの」として幅広く検知できるという特徴があります。そのため、色や形状の想定が難しい異物の検知や不良サンプルが用意できない用途での使用に適しています。
[画像3: https://prtimes.jp/i/20841/4/resize/d20841-4-0cb7faf2e16d59c60402-2.png ]
[画像4: https://prtimes.jp/i/20841/4/resize/d20841-4-fb5d3b6a83eefa4d2bef-3.png ]
【物体認識との違い】
物体認識では、見つけたい不良を「アノテーション」という作業によりAIに教え込む作業が必要になります。不良の特徴を直接教え込むため、予め学習した不良をほぼ確実に検出し、分類や計数をすることができます。しかし、教えられた不良以外の特徴には反応しないため未知の不良は検知できません。一方、良品学習は不良の分類や計数はできないものの、良品に無い特徴として未知の不良も広く検出することができます。このように良品学習と物体認識では得意とする役割が異なります。
【DeepSky-SS概要】
名称：ディープスカイSS（DeepSky-SS）
価格：80万円
リリース日：2022年5月1日
【株式会社スカイロジックについて】
「費用対効果」を実直に追い求めています。
「大きな効果を得る」、その一方で「費用を抑える」。シンプルなのに果てしない努力が求められます。だからこそ、技術やサービスという手段で「費用対効果」を追求し続ける価値があるものとスカイロジックは考えています。スカイロジックではAI、IoTなどの最新技術を研究し、お客様が使いやすい製品群に転換しています。製造現場における「費用対効果」のための様々な製品とサービスを提供しています。是非、御社の課題・テーマをお聞かせください。
◆会社概要
会社名：株式会社スカイロジック
所在地：〒433-8104 静岡県浜松市北区東三方町23-5
代表者：南野真吾
設立：平成13年5月18日
URL：https://www.skylogiq.co.jp/
◆事業内容：
・コンピュータのソフトウェア企画、開発、販売
・ソフトウェアについてのコンサルティング
・コンピュータシステムの運営、企画及び開発
・情報システム導入についてのコンサルティング
【お客様からのお問い合わせ先】
株式会社スカイロジック
e-mail：info@skylogiq.co.jp
株式会社スカイロジック（本社：浜松市北区、代表：南野真吾）は、良品画像だけで学習可能なAI画像処理ソフト「DeepSky-SS」をリリースします。これまでスカイロジックは物体認識タイプのAIである「DeepSky」を100例以上手掛けてきましたが、不良サンプルが出にくい製造ラインでは、不良品画像の少なさからAIの学習が難しい事例もありました。DeepSky-SSは良品画像だけで学習でき、良品にはない特徴に反応して検出する方式のため、不良サンプルがない状況下でもAIによる製品検査が可能になります。
[画像1: https://prtimes.jp/i/20841/4/resize/d20841-4-529217490a9bf9233b4c-0.png ]
【DeepSky-SSの3つの特徴】
１. オールインワン：PC1台で「画像データ収集→学習→判定」を行うことができます。
２. 細かな設定調整は不要：良品画像を撮り溜めて「学習」ボタンをクリックするだけ。AIが自動で設定パラメータを調整します。
３. チューニングにも対応：不良画像がある場合はその画像を不良の具体例として教師画像に組み入れることができます。これにより具体化された不良の検知精度を向上させることができます。
[画像2: https://prtimes.jp/i/20841/4/resize/d20841-4-5645e9a917893fcab410-4.png ]
【DeepSky-SS誕生の背景】
スカイロジックではこれまで不良個所の特徴を覚えて検知する「物体認識」タイプのAIソフトを開発販売してきました。しかし、「異物検知したいが、その異物は様々」「どんな不良パターンが発生するか分からない」など、不良サンプルがない時や不良パターンが想定できない場合は、不良の特徴を覚えるタイプの物体認識では利用が困難な場合がありました。そこで不良画像が無い、あるいは少ない場合に対応できるAIとして、「良品を覚え、良品にない特徴を見つける」方式のDeepSky-SSを開発しました。このようなAIの方式を良品学習と呼びます。良品学習は良品の教師画像だけで学習でき、良品に含まれている情報以外のものが画像に含まれている場合、それらを「良品でないもの」として幅広く検知できるという特徴があります。そのため、色や形状の想定が難しい異物の検知や不良サンプルが用意できない用途での使用に適しています。
[画像3: https://prtimes.jp/i/20841/4/resize/d20841-4-0cb7faf2e16d59c60402-2.png ]
[画像4: https://prtimes.jp/i/20841/4/resize/d20841-4-fb5d3b6a83eefa4d2bef-3.png ]
【物体認識との違い】
物体認識では、見つけたい不良を「アノテーション」という作業によりAIに教え込む作業が必要になります。不良の特徴を直接教え込むため、予め学習した不良をほぼ確実に検出し、分類や計数をすることができます。しかし、教えられた不良以外の特徴には反応しないため未知の不良は検知できません。一方、良品学習は不良の分類や計数はできないものの、良品に無い特徴として未知の不良も広く検出することができます。このように良品学習と物体認識では得意とする役割が異なります。
【DeepSky-SS概要】
名称：ディープスカイSS（DeepSky-SS）
価格：80万円
リリース日：2022年5月1日
【株式会社スカイロジックについて】
「費用対効果」を実直に追い求めています。
「大きな効果を得る」、その一方で「費用を抑える」。シンプルなのに果てしない努力が求められます。だからこそ、技術やサービスという手段で「費用対効果」を追求し続ける価値があるものとスカイロジックは考えています。スカイロジックではAI、IoTなどの最新技術を研究し、お客様が使いやすい製品群に転換しています。製造現場における「費用対効果」のための様々な製品とサービスを提供しています。是非、御社の課題・テーマをお聞かせください。
◆会社概要
会社名：株式会社スカイロジック
所在地：〒433-8104 静岡県浜松市北区東三方町23-5
代表者：南野真吾
設立：平成13年5月18日
URL：https://www.skylogiq.co.jp/
◆事業内容：
・コンピュータのソフトウェア企画、開発、販売
・ソフトウェアについてのコンサルティング
・コンピュータシステムの運営、企画及び開発
・情報システム導入についてのコンサルティング
【お客様からのお問い合わせ先】
株式会社スカイロジック
e-mail：info@skylogiq.co.jp
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