【Gemini eye】いつもと違うを教えてくれる外観検査AI

① パラメータの選択
6つのパラメータを選択します。マニュアル記載の推奨設定から始め、検証ステップで精度を見ながら調整していきます。

② プルダウン設計
色情報除き、プルダウンで数値を選択します。予め用意された数値から選ぶため、細かい設定は必要ありません。

③ 学習時間
デモ動画のように500枚程度を学習させると、2時間前後で学習が終了します。

④ 追加学習
追加学習機能を利用して、追加で良品の学習をすることができます。

① 良品と不良品を検証
良品、不良品それぞれの検証が可能です。未検出は無いか、過検出は無いか一度に検証できます。

② しきい値の設定
異常度、異常度を超えた面積に対してしきい値を設定できます。検証結果を見ながら検査員の感覚に近い値に調整していきます。

③ ヒストグラム表示
異常度を良品、不良品別に色分けをしてヒストグラム表示をします。

④ 見やすいサマリー
結果のサマリーを表示します。正解率を具体的な数字で確認できます。

⑤ サムネイル表示
AIがどこを見て判定をしたのかを画像で確認することが出来ます。検証結果保存フォルダからも確認ができます。

① ヒートマップ表示
AIが異常だと反応した箇所をヒートマップで表示します。青から赤くなるほど強い反応を示しています。

② AIが考える”あるべき姿”をAI imageで表示
AIが学習した良品画像を基に考える、”本来はこのような姿になるはずだ”という画像です。皆さんが思う良品イメージと近い姿になっているか確認してください。全く違うイメージになっている場合、再学習が必要です。