検査AI後付けで過検出削減『株式会社アダコテック』
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2012年に創業し、産業技術総合研究所（産総研）で発明された画像解析技術 「高次局所自己相関（HLAC）特徴量抽出法」を用いたソリューションを提案している株式会社アダコテック。
ディープラーニングとは異なる機械学習ベースのAIを活用した2つのプロダクトを紹介している。
■外観検査AIモデル作成ツール 『AdaInspector® Cloud』
製造業における検査工程でいまだ主流となっているのが目視検査だ。人による検査はヒューマンエラーや作業員の負担など課題は多い。また画像検査機を導入したものの、不良を必ず検出できる設定とするため過検出（誤検出）が多発するという悩みもよく聞かれるという。
そこでアダコテック社が提案するのが、異常検知AI技術を活用した外観検査モデル作成ツール 『AdaInspector® Cloud』
良品画像100～300枚程度を用いて、従来の画像検査機にも後付け可能なAIを作成することができるツールだ。
不良品の画像を大量に用意する必要がなく、深層学習系AIと比べて簡便に、過検出を削減する外観検査AIモデルを作り上げることができる。
また汎用PCをネットに接続すればモデル作成できるのも運用しやすいポイントだ。
AIの知識がなくても、ブラウザで感覚的にモデルを作成し、従来の画像検査機に検査AIを後付けできるという、身軽で「かゆいところに手が届く」ツールとなっている。ブースでは実際の部品類と画像検査結果などが展示されており、不良品の「いつもと違う」部分を目視しながら、 『AdaInspector® Cloud』による検出の精度を体感することができる。
■欠点画像分類ソフトウェア（ベータ版）
同社がもう1つ紹介しているのが『欠点画像分類AIソフトウェア（ベータ版）』。
画像検査機が検出した欠点を高い精度で分類してくれるツールだ。
人が見て分類するときに着目するポイントが取り入れられており、フィルム・シート外観検査機などで高度な分類実績があるという。管理者が不良品の発生数やその傾向を知ることが可能となるため工程改善にも活用できる。こちらもGPU非搭載の汎用PCで実行可能なため導入も容易となっている。
上記2つのプロダクトは併用することも可能だ。
画像検査を行なう作業者の負担軽減につながることから、製造現場の作業環境や働き方の改善の効果も期待できるという。
【出展者情報】
会社名：株式会社アダコテック
エリア：General Exhibits
ブース番号：ホール6 6H106
URL：https://adacotech.co.jp
出展者詳細：https://www.ceatec.com/ja/exhibition/detail.html?id=1112
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