AIによる外観検査の自動化には、大量の不良画像が必要であり、その収集には膨大な時間を要します。
AlliomVisionは、疑似的にリアルな不良画像（疑似不良画像）を大量に生成して、短期間で外観検査AIを生成します。
これにより、今まで不良画像の収集がネックになり導入できなかった外観検査の自動化を可能にします。
AlliomVisionには、
お客様自身でAIモデルを開発できるAllioVision Studioと、
開発したAIモデルを現場で実行するためのAllioVision Edgeと、
現場に導入を簡単にするためのAllioVision Connectがあります。
検査対象の表面の傷や汚れ、へこみなどの不良を判定する必要がある場合、ビジョンセンサーを使ったパターンマッチングにより検査をしようとしても、傷や汚れ、へこみの種類や大きさ、発生箇所がまちまちであるため、あらかじめそのパターンを登録し、検査に適用することは非常に困難です。
AIは画像データに含まれる不良の特徴を学習することで、従来のパターンマッチング手法ではできなかった不良の検査が可能となります。
AIを外観検査に適用することで検査工程の自動化の領域を拡大することができます。
画像内に対象の物体が存在する場合、その位置と種類を検出します。
この機能を使うと、検査工程で不良が検出された場合、不良の種類や位置を特定できるので、不良の補修を短期間で完了できます。
対象物の状態または種類を判別します。
この機能を使うと、コンベアで搬送中の対象物の状態を判別して、その状態に応じて搬送先を切り替えることができます。
画像中の対象物の様々な状態または程度を数値として出力することができます。
この機能を使うと、製造現場での検査工程で製品の良し悪し（品質）を数値で見える化できます。ものづくり現場では不良画像を集めることが難しく、外観検査工程へのAI導入のネックとなっています。AlliomVision StudioはDeep Learningを使って少量※の不良画像からでも不良箇所の特徴を学習し、疑似的に大量の不良画像（疑似不良画像）を生成することができるので、AIによる外観検査導入を大幅に加速でき、また検出精度が向上することも確認できています。
※最低2枚の画像があれば、疑似不良画像を作ることができます。数が多ければ多いほど、多様な疑似不良画像を作ることができます。
ものづくりの現場では、過去に見た不良の画像が残ってないということがあります。AlliomVisionの疑似画像生成機能を使うと、頭の中のイメージを“お絵描き”することで不良パターンと同じ特徴を持った疑似不良画像を作成できます。この疑似不良画像を使ってAIモデルを作ることで、過去に経験した不良を検知することができます。
AlliomVision Studioでは不良画像の生成だけでなく、
お客様の頭の中にある“きれい”や“美味しそう”等の状態の画像を疑似的に作り出すこともできます。
人の感覚や感性がデータ化されることで人のあいまいな判断をAIで再現でき、人の判断が必要な作業の自動化につながります。
AlliomVision Studioはプログラミング不要。
AIモデルの作成は簡単な画面操作でお客様ご自身で行うことができます。
(お客様がお使いのAI開発環境で、生成した疑似画像を使ってAIモデルを開発することもできます※。)
※オプション機能
外観検査システムに必要な”カメラからの画像取得”、”AIモデルを使った検査”、および”検査結果の表示、保存”、”検査用PC↔システム制御コントローラ※間通信”などを実行する専用ソフトウェア”AlliomVision Connect”を準備しております。
お客様が開発するのはAIモデルのみです。
※ 安川電機製MP、三菱電機社製シーケンサに対応。
STEP①
現場のデータ準備
現場から良品画像と少量※の不良画像を収集します。
※最低2枚の画像があれば、疑似不良画像を作ることができます。数が多ければ多いほど、多様な疑似不良画像を作ることができます。
STEP②
データを作る
AlliomVision Studio上で少量の不良画像から不良箇所の特徴をAIで学習し、AIで生成した不良パターンと良品画像から大量の疑似不良画像を生成します。
STEP③
AIを作る
疑似不良画像や実際の不良画像を使用して学習を行い、外観検査用AIモデルを生成します。
STEP④
AI実行
生成したAIモデルを現場の検査用PC内のAlliomVision Connectで実行します。
AlliomVision Connectを使うと、お客様が開発するのはAIモデルのみです。
または、生成したAIモデルをAlliomVision Edgeで実行することもできます。
AlliomVision EdgeはAIモデルを実行するためのインターフェース（Python※ API）を提供していますので、既存のシステムやカメラと連携させるなど、お客様は自由に検査用アプリケーションを作成できます。
※ Pythonは、Python Software Foundationの商標または登録商標です。
外観検査システムに必要な”カメラからの画像取得”、”AIモデルを使った検査”、”検査結果の表示、保存”、および”検査用PC↔システム制御コントローラ※2間通信”などを実行する専用ソフトウェア”AlliomVision Connect”を準備しております。
お客様が開発するのはAIモデルのみです。
※1 対応カメラについてはご相談ください。
※2 安川電機製MP、三菱電機社製シーケンサに対応。
| AlliomVision Studio （AIモデル開発用PC） |
AlliomVision Edge （AIモデル実行用PC） |
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| 必要動作環境 | 推奨動作環境 | 必要動作環境 | |
| OS | Windows10 Pro 64bit (日本語或いは英語） | Windows10 Pro 64bit (日本語或いは英語） | |
| CPU※1 | Intel Core i5 以上 | Intel Core i7 以上 | Intel Core i7 以上 |
| CPU メモリ | 16GB 以上 | 32GB 以上 | 16GB 以上 |
| GPU※2 | NVIDIA製 CUDA11.0対応 ドライババージョン 451.22以上 |
NVIDIA製 CUDA11.0対応 ドライババージョン 451.22以上 |
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| GPU メモリ | 12GB以上 | 8GB以上 | |
| ストレージ空き容量 | Cドライブに500GB以上 | 100GB以上 | |
STEP①
お問い合わせ
AlliomVisionについてご興味がございましたら、
お気軽にお問い合わせフォームよりお問い合わせください。
STEP②
ご提案
お客様のご要望をヒアリングさせていただき、実現に向けた進め方をご提案します。
STEP③
検証フェーズ1
AlliomVisionで作ったAI モデルの性能を検証し、実現可否を判断します。
（検証用データのご提供をお願いする場合があります。）
STEP④
検証フェーズ2
導入を想定した検証環境を準備し、導入の可否判断のための検証を実施します。
STEP⑤
導入
お客様の設備としてご活用ください。
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