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【外観検査の知識】AI、機械学習など画像処理の違いについて

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最終更新日:2024年08月28日

株式会社スカイロジック
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AI、機械学習、ディープラーニング、手続き型(ルールベース)画像処理の違いについて説明します!

今回はAIの種類について整理してみたいと思います。 DeepSkyの紹介ページも新しく作成されていますので是非ご覧ください。 さて、今話題になっている「AI」という言葉ですが、歩行者や標識を見分けたり、またチェスや碁で人間のプロに勝ってしまうAIは、より正確に言うと「ディープラーニング」です。画像処理の世界ではそれ以外にも機械学習の画像処理や手続き型と呼ばれる画像処理があります。では、それぞれ何が違うのでしょうか? それぞれの意味合いは、下のような図にすると分かりやすいと思います。AI (Artificial Intelligence)はその名の通り人工知能を意味し、1950年頃から「人の知能の代わりをするもの」という意味で最も広く使われている概念です。画像処理の世界では、カメラで撮影した画像を決まった手続きに従って処理してOK/NG判定をする「手続き型」(ルールベース)の画像処理もこのAIに該当します。弊社のEasyInspectorでは、色判定や寸法角度検査など広い範囲でこのタイプのAIを使っています。

    外観検査装置
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【外観検査の知識】AI、機械学習など画像処理の違いについて

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  • 関連リンク - https://skylogiq.co.jp/index.php/2020/06/01/ai_dif…
  • 特設サイト - 製品・サービス詳細 - https://pr.mono.ipros.com/skylogiq/product/

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基本情報

さらに、1980年頃になると「機械学習」という手法が注目されます。機械学習では決まった手続きで処理して結果を出すのではなく、逆に正しい結果を出すための手続きをプログラム自ら生み出すができる手法として利用され始めました。これには「大量の教師データを食わせる」ことが必要になります。例えば機械学習のプログラムに切手の「色の構成」「縦横比」「面積」(これらを「特徴量」といいます)とそれに該当する金額のデータを大量に与えます。これにより機械学習のプログラムは次に撮影された切手が何円のものか判断できるようになります。 そして、現在自動運転やDeepSkyで使われている技術が「ディープラーニング」です。ディープラーニングでは先に述べた「特徴量」すらもディープラーニングプログラム自身が決定します。画像内からある特徴を持った部分を探す時、画像のどんな特徴を抽出すべきかを自動で判断し、数え切れないほどのパラメータを目的に合う形で最適に調節します。

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用途/実績例

ディープラーニングによって、恐らく手続き型のプログラムではとても書ききれないほどの複雑な処理も可能になりました。 これまで「設定が難しい」「検出が不安定だ」という理由で画像検査を導入していなかった場所でも使えるケースがどんどん出てきています。是非評価サービス(無料)をご依頼ください。 サポートサービス一覧 https://skylogiq.co.jp/index.php/supportservice/

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「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とスカイロジックは考えています。 EasyInspector2/DeepSky:累計2,500の導入実績がある外観検査ソフトです。 効果:高精度かつ軽量のAI モデルを開発しました。1台のPCに5台のカメラを同時接続できます。 費用:設定習得のコストを低減するためノーコードはもちろん、検査モードを決めるだけで必要な処理が決定されます。低コストで増設や横展開が可能です。 EasyMonitoring2:カメラによりメーターを正確に読取・記録し、異常を通知するシステムです。時間とコストがかかる巡回監視を無くします。 効果:メーター読取だけでなく、AIで処理槽や油漏れなどの確認も自動化可能にしました。 費用:PC1台で100台までの安価なカメラに接続することができます。月額費用はかかりません。 これらの他にも「費用対効果」のための様々な製品を提供しています。是非、貴社の課題・テーマをお聞かせください。

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