外観検査AI作成ツール AdaInspector Cloud

Adacotechのご提案 HLAC技術活用の独自の外観検査AI 外観検査AIのご検討でよくあるお困りごと 学習に膨大な モデルの精度 GPU搭載の 画像枚数が必要 改善が困難 高価格PC必須 Adacotechの技術で弱点を克服 良品画像100枚～ 精度改善の 汎用PCで +少量の不良品画像で PDCAが回せる 学習/検査実行 始められる。 外観検査モデル作成ツール AdaInspector Cloud AdaInspector® Cloud は Deep Learning とは 異なる仕組みの高次局所自己相関（Higher-order Local Auto-Correlation ; HLAC）特徴量を活用した 独自の異常検知AI 技術を採用し良品画像を学 習させ外観検査モデルを作成・精度検証が可 能なクラウドサービスです。 AdaInspector® Cloud で作成した検査モデルはダウンロードし生産現場の検査システム （オフライン環境）でご利用いただけます。adacotech.co.jp/lp/adic/ 「弊社モデル実行対応の画像処理装置を導入」「Embedded API を用いてシステムに組み込み」 「検査用 PCに弊社簡易検査SWをインストール」での対応が可能です。ご相談ください。

適用事例 ランダム背景部品の不良検出｜フェライトマグネットの欠陥検査 課題 • 焼結部品で表面がランダム模様のため、ルールベースによる検査 では欠陥だけでなく表面の模様を検出してしまい過検出多発。 解決 元画像 検査結果 • AdaInspector® Cloudにより200枚の良品画像で学習を実施。 POINT • ルールベースで発生していた過検出率40%を10%まで改善。 異常値が高い部分をヒートマップ表示。欠陥の 部分を異常として検出していることが分かります。 揺らぎのある細かい網目構造の検査｜メッシュシートの外観検査 課題 • 構造自体の形状揺らぎとレンズディストーションなどの撮 影時の歪みの影響があり、ルールベースでは領域ごと/ 不良モードごとにレシピ設定が必要となり複雑過ぎて対 応が困難。 元画像 検査結果 POINT 解決 異常値がしきい値以下を寒色系、しきい値以 • AdaInspector® Cloudにより 100枚の良品画像、最 上を暖色系の色でヒートマップ表示。しきい 適化用の5枚の不良画像でモデルを作成。 値以下の正常の範囲部分にも色のムラがあ • 1モデルで過検出を抑えつつ、画像全体の不特定の場 り、一定のバラツキがあることが分かります。 所に現れる多様な不良モードに対応。 HLAC (Higher-order Local AutoCorrelation ; 高次局所自己相関）特徴量とは？ HLAC特徴量抽出法は画像の局所的な自己相関を多次元的 0次 1次 2次 特徴 特徴 特徴 に計算し、ある画像に対する不変特徴量を計算する手法で、 国立研究開発法人産業技術総合研究所（産総研）にて発明 された日本発の画像解析技術です。3x3ピクセルのマスクパ ターン（右図）を用い、特定画素とその近傍の自己相関を計 算し形状特徴を抽出、これを画像全体に適用し特徴ベクトル に変換します。画像をHLAC特徴量として扱うことで機械学 習などで軽量な処理が可能となり活用範囲が広がります。 AdaInspector® Cloud で作成した検査モデルはダウンロードし生産現場の検査システム 3×3ピクセルのマスクパターン（2値画像の場合25種類） （オフライン環境）でご利用いただけます。adacotech.co.jp/lp/adic/ 「弊社モデル実行対応の画像処理装置を導入」「Embedded API を用いてシステムに組み込み」 〒101-0051 アダコテック提供サービス 画像検査の他、動画異常検知ソフトウェア、 「検査用 PCに弊社簡易検査SWをインストール」での対応が可能です。ご相談ください。 東京都千代田区神田神保町 2-11-15 株式会社アダコテック 住友商事神保町ビル 3F 個別課題に対する技術開発などご提供しています。 adacotech.co.jp/lp/service/ 2024/02