こんにちは、鈴木です。
過ごしやすい時季になってきましたが、刻々と変わりゆく季節ですので、引き続き体調には気を付けてお過ごしください。
前回のブログにてEasyInspector2のAI セグメンテーションの機能について紹介いたしました。
その後、様々な検証をする中で、ルールベースの画像処理と組み合わせることで、これまで苦手としていた検査もできるようになってきたと感じております。
今回はAI セグメンテーションとルールベースを組み合わせた事例と、AI セグメンテーションならではのメリットを紹介します。
ルールベース機能との組み合わせができる
複雑な背景の中から検出対象物の面積や寸法を測定したい場合、背景が邪魔をしてしまいエッジを思うように検出することができませんでした。
しかし、AIセグメンテーションで検出対象物を抽出して二値化することで、簡単に検査ができるようになりました。
背景の情報を無くすことができ、黒色と水色で二値化をしているのでエッジの検出が簡単になります。（上図は横幅の測定をしている例です）
AI物体認識ではできなかった検出箇所だけをアノテーションできる
AI物体認識の機能はアノテーション時にBOXで検出対象物を囲みます。
しかし、下の画像のように検出させたいキズを囲う時に、検出対象外の黒点がBOXの中に入ってしまうケースがありました。検出することはできるのですが、場合によっては黒点の特徴を学習してしまい、精度が落ちてしまうことが考えられます。
そこで、AIセグメンテーションを使うと、検出対象のキズの部分だけを囲んで学習させることができます。
こちらも同様にルールベースと組み合わせて一括で検査をすることが可能です。
様々なパッケージと機能が含まれているEasyInspector2では、このように機能同士を組み合わせることにより一括で複数項目の検査を行うことができます。
検査対象の画像をお送りいただければ弊社で無料検証行っています。
是非お問い合わせください！