AI外観検査ソフト「Roxy AI」の導入事例をご紹介

Roxy AI導入前の課題

Roxy AIを導入する前は、他社のAI外観検査ソフトを使用していましたが、精度を上げる作業に半年以上の時間を費やしても不良製品の過検出が多発してしまい、思うような運用ができていませんでした。

また、AIの学習方法も提示された画像を学習していただけだったので、その画像と違う形のビードを検査した際に不良だと判断してしまい、過検出が多発していました。

そこで、別の外観検査ソフトを探していたそうです。

Roxy AI導入の決め手

Roxy AIの導入を決めていただいた決め手として、Roxy AIの機能である「パーセプション」と「類似画像検索」を挙げていただきました

パーセプションとは

パーセプションとは、AIの成長を可視化する機能です。

AI外観検査ソフトを扱ううえでの難しさとして、AIが今どのように学習しているのかが分からないという点がありました。

それをRoxy AIは克服し、パーセプションにより正常品を表す緑の線と不良品を表す赤の線が表示され、AIの感じ方を可視化することができるため、AIモデル作成を強力にサポートします。

AIが正常と不良をどのように捉えているかを可視化させることで適切に学習できているかが分かりやすくなり、今の学習状況が一目で分かるため過学習を避けることができ、精度上げの時間を短縮できます。

類似画像検索とは

類似画像検索とは、誤検出の原因を調査する機能です。

誤検出の原因は、学習データに起因することが多くあります。Roxy AIでは、誤検出した箇所を触診すると、その部分に類似した学習データが自動抽出されます。これにより、誤検出・過検出の原因を特定することが可能です。

また、誤検出の主な原因として学習データの偏りや不足などが挙げられます。それらを触診で弱点を把握し、ブースト候補提案、１クリックブーストなどの機能で弱点を補強することも可能です。

Roxy AIを導入した効果

Roxy AIを導入したことで過検出率20％減少、精度上げに要した時間を50％削減することができました。

また、実際にRoxy AIを使って作業した人からの意見として、「AIの中身が可視化されたので使いやすい」とのお声もいただけました。

Roxy AI紹介動画