NuLMiLは画像の不良部分を塗り分けて学習するだけで、自動で不良種別を分類できる外観検査AIです。
それぞれの不良ごとに塗り分けた色付き画像データをパターン学習させ作成したAI が塗り分けた色に応じて自動で不良を検出・分類します。

NuLMiLのコンセプト

NuLMiL は『現場で使えるAI』の設計思想に基づき開発されたソフトウェアです。

専門知識や高度な設定は一切不要で自社製品の不良の特徴さえ把握していれば誰でも簡単に高精度なAI が構築できます。

また、『誰でも使える設備』の設計思想に基づきポカヨケや段取り替えの手間が少ない検査装置でお客様の課題にワンストップでお応えします。

NuLMiLの特徴

01.精度：少ないデータで100%に近い判定精度

1不良当たり20枚程度と少ないデータで100%に近い精度での不良品判定が可能

02.使いやすさ：エンジニア不要でAIが作れる

 液晶タブレットで不良部分を簡単色塗り、ボタン一つで学習開始

03.独自技術：オートノマス学習でAIを高精度化

ABテスト形式の簡単なフィードバックで誰でも簡単に高精度なAIが作れる独自技術

従来のAI 学習では、不良検出精度を上げるために専門のエンジニアが前処理時・AI 学習時のパラメータの修正を試行錯誤する必要がありました。一方、オートノマス学習では、自社製品の不良の特徴さえ把握していれば、専門知識がなくとも、誰でも簡単にこれらのパラメータを修正できます。具体的には、左右の画像で不良が検出できているか否かのAB テストによるフィードバックによって、AI 自身が自律的にこれらのパラメータを修正します。お客様からは、「現場の検査担当者でも、簡単操作で高精度に不良を検出できるようになった」というお声をいただいております。

04.価格：シンプルなソフトだからこそ実現できる低価格

ソフトウェアのみの提供で下記の価格の違いがあります

未検出・過検出・誤分類に対するサポート機能「NG マップ」

NuLMiL は、学習したNG 見本画像と検査対象画像がどれくらい似ているかをマップで表示する機能を標準搭載しています。この機能により、次の３点の対策が可能となります。

未検出の対策

未検出が発生した場合、NG マップ上でNG 見本画像と検査対象画像が離れて表示されます。対象画像を追加で撮影・データ拡張を行うことで、未検出の再発を防止できます。

過検出の対策

過検出が発生した場合、NG マップ上でNG 見本画像と検査対象画像が近くに表示されます。
NG 見本画像の正確な塗り直し、光学系設計の見直し、該当過検出箇所のマスクを行うことで、
過検出の再発を防止できます。

誤分類の対策

誤分類が発生した場合、NG マップ上である不良種のNG 見本画像と別の不良種の検査対象画像が近くに
表示されます。NuLMiL の塗り直し方法の推奨に基づいて、外観選別基準を見直すことで、誤分類の
再発を防止できます。

その他の付帯機能

位置合わせ

ワーク搬送における位置決め限界をソフトで解決。正確な位置補正で検査精度を向上。

払い出し連携

I/O モジュールやPLC 上位リンク通信を活用し、判定結果に基づいて払い出し信号を出力できます。

検出限界と分解能

NuLMiL の判定限界とお客様の最小欠陥サイズを基に、最適な分解能のカメラを選定します。