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目視判断をノーコードでDXする ― HORUS AI

ホルスAI

HORUS AI・特長

少量の不良サンプルしかなくてもOK/1枚でも数枚でも高精度で検知!

HORUS AI少量の不良サンプルしかなくてもOK

一般的なAIのアノテーションでは、製品の不良をAIに認識させるため、大量の不良サンプルデータを必要とします。しかし製造技術の進歩により、そうそう大量の不良や異常が出るわけでもなく、NGデータ不足はAI化のつまづきポイントとなっています。

HORUS AIは、不良データが1枚しかなくてもOK。少ない不良サンプルでも、高い精度で検知できますので、スムーズにAI化を進めることができます。
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不良データ1枚でも分類可能

不良データが1枚しかない場合でも、HORUS AIなら対応できます。1枚の不良データから、90%を超える精度で判定します。

1枚でも90%を超える精度

不良データ1枚でも、90%を超える精度で判定。

1枚でもきれいに分類

画像1枚でも、きれいに分類できます。

わずか数枚の画像から検知可能!95%以上の精度を実現

HORUS AIは、良・不良あわせてわずか数枚の画像しかなくてもOKです。以下の例をご覧ください。

数枚の画像からでも検知可能1

OK画像でも不良箇所(黄色・緑色のワク)を検知してしまっている。

ピンク色のワクの部分を不良として検知させたいのですが、そのままの枚数で学習すると誤検知が多く出てしまい、この結果からは良不良判定ができない状態です。

数枚の画像からでも検知可能2

ほぼNG画像のみ検知できています。良不良の判定が可能になりました。

そこで、不良データを人工的に増やす手法も使いつつ、アドダイスの特許技術「SoLoMoNテクノロジー」による再学習を行うことで、上記の見本では95%以上の精度目標を達成することができました。
このように、SoLoMoNテクノロジーにより、少ないサンプル枚数でも効率的なAI学習が可能です。

※実際の精度達成率は、お客様のデータにより異なります。詳しくはお気軽にお問い合わせください。
お問い合わせフォーム

画像の「全体」でも「一部」でも判定可能

HORUS AIは、画像の「全体」はもちろん、その中の「一部」の検知も可能です。画像の一部の情報を適切に評価し、一致度から判定します。

画像の全部でも一部でも判定可能

駐車場全体の画像から、「車」だけを検知している例。

上記の例であれば、駐車場全体の画像から、「車」の特徴が含まれている部分の一致度を判定し表示しています。

不良データが1枚しかない、手元の画像でどのように判定できるのか?など、お気軽にご相談ください!
リモートでのご説明も致します。
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少量の不良サンプルしかなくてもOK ~1枚でも数枚でも高精度で検知!少量の不良サンプルしかなくてもOK

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