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。
良品学習(異常検知)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。
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。
検査例
スイッチの整列検査
CPUの外観検査
