AI外観検査ソフトウェア「gLupe」

AI外観検査ソフトウェア「gLupe」
「数十枚の正常データのみで学習できる! 数秒で学習可能!」
AIを使った外観検査自動化。異常データ収集に苦労していませんか?AI外観検査ソフトウェア「gLupe」のご紹介です。
● 製造業における製品の外観検査に特化したソフトウェア
● Deep Learningを応用した当社独自の高性能エンジンにより、数枚や数十枚程度の少量データの学習で不良検出が可能
● 機械学習やDeep Learningの知識があまり無い方でも使用できる、簡単操作を実現

特長

数十枚の正常データのみで学習可能

外観検査用人工知能を構築するために必要なデータは数十枚の正常データのみです。 使用する学習データが少ないため、学習時間も数秒です。

数十枚の正常データのみで学習可能

AIで異常判定した部位を一目で確認。画像上に視覚で表現。

学習結果の評価も簡単操作で可能。 どの部分を異常と検知しているかを視覚的に確認することができます。 ブラックボックスといわれるAIの判定がどこを見て判断しているのか一目で確認できます。

AIで異常判定した部位を一目で確認。画像上に視覚で表現。

簡単操作で手軽に学習・評価

学習・評価作業は、Windowsで動作する専用アプリケーションで簡単に行うことができます。 数十枚の良品画像をドラッグ&ドロップして学習開始ボタンを押すだけ。 枚数が少ないので学習時間も数秒で完了します。

簡単操作で手軽に学習・評価

用途例

異常検知

少量の良品データのみで学習し、良品か不良品かの二値判別を行うための機能です。学習用に不良品画像を収集する必要がないためスピーディーな開発が可能です。 また、良品しか学習していないので、未知の不良品を検出できる可能性もあります。

異常検知

不良種別分類

画像を各種別に分類することができる機能です。各種別ごとに数十枚ずつの画像があれば学習可能です。本機能で学習を行えば、不良品判定された画像が何の種類の不良なのかを知ることができるようになります。

不良種別分類
NEW!不良個所学習

不良品データを使用して、不良箇所を学習させる機能です。不良品データは1枚からでも学習が可能です。見た目のバリエーションが多くなりがちな立体物やサイズの大きな部品の検査に有効です。

NEW!不良個所学習

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