概要

樹脂シート・フィルム・金属箔・板ガラスなどの大量の欠点画像を仕分けするソリューションです。
既存検査機の分類精度や大量画像の取り扱いにお困りの方にオススメです。

欠点画像をAIで【即】仕分け！フィルム・ガラス・金属箔向け【欠点画像分類AI (β版)】

特長

• 各欠点の形状特徴を認識
  産総研特許技術 HLAC特徴量抽出法を採用し、欠点種類ごとに学習の上、入力テストデータに対して欠点種類を切り分けます。また、学習した欠点種類とは異なる特徴を持つ場合には、"その他"に仕分けをします。単純な輝度（明るさ)ベースの分類ではないため、従来の画像分類手法よりも精度よく分類することができます。

• 即学習&即テスト
  前述のHLAC特徴量抽出法と統計的アルゴリズムを採用しているため、深層学習手法と比べて、GPU不要で高速処理(CPU)が可能であり、500枚程度の画像でも1分以内*に学習・テストが完了するため、大量画像のテストでもストレスなくご利用頂けます。* PCスペックに依存します。

• 既存検査機へ組込み
  Shiwaketterで作成した分類モデルは、SDKを使うことで既存検査機へ組込んでご利用いただけます。不良モード特定による過検出の救済や不良原因の解析による工程改善にご活用が可能です。