![](https://www.algol.co.jp/renew/wp-content/uploads/2024/06/learningdemo_Anomal.jpg)
特徴
従来のAIを用いた画像検査では、OK画像とNG画像の両方を使用して、その違いをAIが学習します。
しかし、実際の運用ではNGが発生する頻度は非常に低く、画像を集めるのに多くの時間を必要とします。
![](https://www.algol.co.jp/renew/wp-content/uploads/2024/02/ai_learning1_s.png)
良品学習(教師無し学習)画像検査は、NG画像は必要とせずにOK画像(良品)のみでAIモデルを学習します。
※学習には別途PCが必要です。
![](https://www.algol.co.jp/renew/wp-content/uploads/2024/02/ai_learning2_s.png)
検査(推論)時は、学習した良品の特徴に近ければOKとします。
それ以外はNGとします。
Intel OpenVINO Toolkitを採用していますので、高速に推論処理を実行できます。
![](https://www.algol.co.jp/renew/wp-content/uploads/2024/02/ai_learning3_s.png)
検査例
スイッチの整列検査
![](https://www.algol.co.jp/renew/wp-content/uploads/2024/02/nomal_x1_00.jpg)
![](https://www.algol.co.jp/renew/wp-content/uploads/2024/02/anomal_x1_02.jpg)
CPUの外観検査
![](https://www.algol.co.jp/renew/wp-content/uploads/2024/06/learning_Good3-.jpg)
![](https://www.algol.co.jp/renew/wp-content/uploads/2024/06/learning_Anomal3.jpg)