DeepSkyの良品学習ソフト、ついに完成
皆様こんにちは、小船井です。
３月に入り、桜開花予想や気温など（花粉も…）少しずつ春を感じるようになりましたね。
そんな中、ロシア侵攻のニュース。早く落ち着くことを願うばかりです。
昨年末、良品学習ソフトについてブログにてちらっと予告しましたが、ついに完成いたしました。
弊社ではDeepSky-SSと呼んでいます。（Self Supervised Learningの最初２つの頭文字より）
～DeepSky-SSを開発した経緯～
約２年前にDeepSkyが発売開始されましたが、
展示会など、お客様に説明やアピールをする機会で、「良品学習は出来るの？」と多くお問合せをいただいておりました。
また、良品学習（Anomaly-detection）は良品だけで学習が可能という点で優れています。
- ラベル付けが不要なので手間がかからない
- 想定された不良ではない不良も検知可能
ただし、そのように理想的に検知できるかというとそうでもない。不良を見逃すこともある。
このような時、わかっている不良があるならそれも学習させたい、、、、というジレンマに陥る。
その後、弊社開発担当でどんなモデルが適しているか等、新しく登場した手法の検証を重ね、
ようやく発表できる形となりました。
～一般的な良品学習との違い～
VAEなどの手法では不良を学習させることが難しい。（←シンプルにこれ）
３月に入り、桜開花予想や気温など（花粉も…）少しずつ春を感じるようになりましたね。
そんな中、ロシア侵攻のニュース。早く落ち着くことを願うばかりです。
昨年末、良品学習ソフトについてブログにてちらっと予告しましたが、ついに完成いたしました。
弊社ではDeepSky-SSと呼んでいます。（Self Supervised Learningの最初２つの頭文字より）
～DeepSky-SSを開発した経緯～
約２年前にDeepSkyが発売開始されましたが、
展示会など、お客様に説明やアピールをする機会で、「良品学習は出来るの？」と多くお問合せをいただいておりました。
また、良品学習（Anomaly-detection）は良品だけで学習が可能という点で優れています。
- ラベル付けが不要なので手間がかからない
- 想定された不良ではない不良も検知可能
ただし、そのように理想的に検知できるかというとそうでもない。不良を見逃すこともある。
このような時、わかっている不良があるならそれも学習させたい、、、、というジレンマに陥る。
その後、弊社開発担当でどんなモデルが適しているか等、新しく登場した手法の検証を重ね、
ようやく発表できる形となりました。
～一般的な良品学習との違い～
VAEなどの手法では不良を学習させることが難しい。（←シンプルにこれ）
ここで、実際に弊社でDeepSky-SSを使用して検証してみた例の画像を。 ※右側が結果画像です
革シボ製品の異常を検出
不織布の異常を検出
ゴムパッキンの不良個所を検出
木材のキズ部分を検出
良品学習ではあるけれども、少数の不良品も学習に取り込めるのがDeepSky-SSが他の良品学習と異なる点です。
これは、出る不良は少ないけれども、出た不良は学習に反映させたいという、工業製品でのニーズにそのまま合致します。
これは、出る不良は少ないけれども、出た不良は学習に反映させたいという、工業製品でのニーズにそのまま合致します。
出てしまう不良品をデータとして覚えさせたいんだけど、
でも、その「不良品」自体の出る頻度が少ないんだよなー
こんなお悩みのあったお客様も、この機会に、ぜひお問合せくださいませ。