検査品の概要
今回ご相談いただいたメーカー様も以前よりお問合せのある企業です。サンプル画像を送付いただきました。
弊社ではWEB会議での使用説明やデモンストレーションも行っております。先ずＷＥＢ会議で先方のお困り事や運用状況を伺って検証に入る方がよりスムーズなご報告ができます。
検査設定と検査結果
頂いた2種類の画像で分光照明の画像と一般照明の画像それぞれ学習を行い、処理を実行しました。どちらの画像も異常箇所を指定して、それを見つけるように学習させています。分光照明の画像ではある程度不良らしい箇所を検出できており、教師データを増やすことで検出精度を改善できる可能性があると感じました。
一般照明の画像では正直判定が難しい印象です。
右の画像のように大きく粒状に写る不良以外は検出が厳しそうです。左の画像は分光照明の画像で不良を検出している表示です。
検出画像の数字はAIの自信度数％で、認識点数と呼んでいます。
使用したソフト
- 使用ソフト：DeepSky