高精度・高速な外観検査AI『Roxy AI』がバージョンアップしました。 今回の機能追加により、これまで以上にAI検査導入のハードルを下げ、 検査工程の品質安定化・コスト削減を実現します。 ■学習環境 ・モデルの安定性チェック機能を追加 　- ラベルごとの安定性などを把握できます 　- 撮像条件の変化に対する耐性を事前にチェックできます ・学習無しで使える計測AIを追加学習に対応 ・位置合わせ機能の強化 ・データクリーニング機能の強化 ■ランタイム環境 ・PLC連携でModbusTCPに対応 ■学習・ランタイム共通 ・USBドングルのライセンスに対応

Roxy AIの誇る不良検出AIは、非常に小さな不良も高精度に検出し、 これまで多くのお客様の検査自動化に貢献してきました。 しかし、不良検出AIは、画像の広範囲を見ないと検出できない欠陥や 未知の不良の検出は苦手としており、ご期待に沿えない場合もありました。 新たに追加された良品学習AIは、不良検出AIが苦手としている欠陥の 判定を得意としています。 良品学習AIは良品データだけを学習するので、不良品が発生しない 現場でもご使用になれます。 不良検出AIをサポートするAIは良品学習AIを含め3つあります。 ・良品学習AI：広範囲にわたる不良、未知の不良、ポカミスを検出 ・画像生成AI：不良検出AI用の学習データを高品質に生成 ・ゼロ学習計測AI：サイズ測定、個数カウントを学習なしで実現 これらを組み合わせることで、柔軟で高精度な検査自動化を実現できます。 1か月のご試用も可能。是非一度お試しください。

AIの学習に欠かせない学習データ。 バリエーションに富んだより多くの学習データを収集できるとAIの精度は確実に向上します。 しかし、不良品がほとんど発生しない製品の場合、多くのサンプルを収集するのは困難です。 Roxy AIの画像生成AIは、以下のとおりバリエーションに富んだ画像を生成できるため、 サンプル収集の課題を低減できます。 ・形と不良種別を指定して不良画像を生成する ・不良を発生させる位置を指定する ・既存の不良の形を変更する ・ある製品で学習した画像生成AIを流用し、他の製品の不良画像を生成する 　（生産を開始しておらず不良が発生していない製品の不良画像も生成できます） もちろん正常画像も生成できます。 過検出しやすい箇所に似た画像を生成・学習することで、過検出を減らせます。 画像生成AIを学習するには１０～数十枚の学習データが必要です。 しかし、異なる製品で発生した不良をあわせて学習できるため、 １つの製品で収集しなければならない不良サンプルはそこまで多くありません。 本物と見分けるのが難しいほどの画像を生成できます。是非サンプル画像をご覧下さい。