外観検査AIを構築する際に、
こんな課題はありませんか？
- 検査AIの学習と評価に十分な不良データの収集には時間がかかりすぎる
- 新製品のライン立ち上げのたびにデータを準備する必要がある
- 網羅的なプロパティを持つ不良データを人為的に作成できない
Anomaly Generator なら
数枚の不良品画像から、
多様な不良品画像を高速に生成し、
外観検査におけるデータ不足の課題を解決！
2017年創業以来、生成AIを専門に事業を展開しているデータグリッドの
独自の不良画像生成技術（特許取得済み）で、自然な不良品画像を自動で生成することができます
AIによって生成した不用品画像
Anomaly Generatorの強み
01
高品質な画像
本物と遜色ない画像
を生成できます
02
網羅的な不良生成
プロパティの範囲を指定して
網羅的な不良を生成できます
03
狙った位置に
領域やエッジを指定して、
不良を生成できます
実物と遜色ないリアルな画像品質
不良部をコピー＆ペーストしただけのデータの水増しではなく、独自の生成AIで自然な不良品画像データを生成できます。
多様で網羅的な不良を生成
不良部の大きさや形状・角度などを自由に操作して多様で網羅的な不良品画像を簡単に作成することができます。
作りたい不良を狙った位置に
不良を発生させたい領域やエッジを指定して、狙った位置に不良を発生させることができます。
特に、カケやスライスといった不良はエッジ不良生成機能を使って生成できます。
機能一覧
データを一元管理
撮像データ、合成データ、アノテーション済みデータを管理できます
不良モード別アノテーション
個別製品の不良モードごとにアノテーションをすることができます
AI自動ペイント
AIで自動に不良部や製品部をアノテーションできます
エッジ生成機能
不良を発生させたい場所を領域だけでなく、エッジ/輪郭に設定することもできます
プロパティの範囲指定
大きさ、角度、色など不良部プロパティの範囲を指定して網羅的に不良を生成できます
2種類の生成AI
用途に応じて2種類の画像生成AIを使い分けることができます
対象製品例
金属製品
食品
コンクリート
錠剤
樹脂製品
鉄鋼
自動車部品
飲料容器
※ あくまで一例です。こちらに当てはまらない場合でもお気軽にご相談ください
合成不良データ例
ニュース
よくある質問
- 画像の解像度の制約はありますか？対応する画像の拡張子を教えてください。
- AIの種類によって対応する解像度が異なりますが、そのうち1つは解像度の制約は約5000pixel程度で、もう１つは1000pixel程度です。画像の拡張子は、bmp, png. jpeg/jpg, tiffに対応しております。
- 画像生成にかかる時間はどれくらいですか？
- 画像の解像度に依存しますが、1枚1秒から数秒程度です。
- 何枚の画像を学習データに加えると精度向上が期待できますか？
- 精度向上に必要な枚数はケース・バイ・ケースですが、一例として20枚程度の不良データに対して100枚程度の不良データを追加したところ、約10%の見逃し率と誤検知率をともに0%にできたという事例がございます。
- ある製品の不良部を別の製品に移植することはできますか？
- はい、ある製品の不良部を別の製品に移植することができます。不良データが蓄積されていないような新製品の立ち上げ時に特に有効です。
- 市販の外観検査ソフトウェアにも合成データを利用できますか？
- はい、合成データは市販の外観検査ソフトウェアにも利用できます。市販の外観検査ソフトウェアの水増し（データ拡張）機能に加えて、合成データを活用することで撮像データだけを使う場合に比べて精度が向上したという事例が多数報告されています。
- どのようなプロパティを変化させることができますか？
- 不良部の大きさ、回転角度、形状、色、輝度などのプロパティを変化させることができます。
- 合成データを評価データに使うことは可能ですか？
- はい、生成した合成データは評価データとしてご利用することも可能です。
- ルールベース検査にも使えますか？
- ルールベース検査用途に人為的には用意するのが難しい、評価用の網羅的な（様々なプロパティを変化させた）不良データを合成することが可能です。
- 良品画像は生成できますか？
- 不良品画像のかわりに良品画像をAIの入力することで、良品画像も生成することができます。
- 必要なPCのスペックはどれくらいですか？
- クラウドサービスなのでお使いのPCのスペックの制約はございません。
ご利用までの流れ
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