システムインテグレータ、自身で試せるAI外観検査セルフチェックツール「ImageCheck AI」を提供開始

製造業における外観検査の自動化に対し、AI画像技術の活用は大きな期待が寄せられている一方、「AI技術でできることのイメージが持てない」「製品も環境も異なる他社事例だけでは自社での活用可能性がわからない」など、本格的な検討に踏み切れない実態があるという。

また、AI活用の可能性を検証するには、通常有償のPoC（概念実証検証）やPoC前の簡易的な検証はAIベンダーが行うため、同ベンダーと機密保持契約や画像授受、データの評価などを行う手間が発生するという課題があった。

そこで株式会社システムインテグレータは、製造業における製品の外観検査で、AIを使った自動化を検討するユーザに対して、AIの有用性や導入への課題をユーザ自身で検証できる無料のAI外観検査セルフチェックツール「ImageCheck AI」を2023年4月13日にリリースした。

今回リリースされた「ImageCheck AI」は、有償のPoCを行う事前の簡易検証を、自社だけで行うことができる検証実行ツールだ。ユーザ自身の環境で学習し、直感的に分かる検証結果を確認することができる。

「ImageCheck AI」には、画像準備が容易な正常品画像を学習して作成できるモデルを搭載している。これにより、正常品の画像と異常品の画像を判定用データにアップロードすると、画像に対して特徴量から算出されたスコアが付与され、ヒストグラムとして表示される。

正常品が低いスコア、異常品が高いスコアへとそれぞれ分布される場合、AIは正しく画像の特徴を捉えることができている。

混同行列では、AIが誤判定（見逃しや過剰検出）していないかを確認することができる。また、混同行列の数値は、正解率や過剰検出率などの算出に活用することが可能だ。

さらに、AIがどの箇所を異常と判断しているのか、強調表示（ヒートマップ）で直感的に確認することができる。（トップ画参照）

加えて、高スコア画像、正常と異常の境（しきい値）付近画像、そして低スコア画像をそれぞれ比較することが可能だ。

今後は、不良品画像を学習させるモデルや、画像にラベル付けをすることで分類できるモデルなど、順次種類を増やしていくとしている。

IoTNEWS編集部

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