Betelgeuse

高精度な分布外検知システム

分布外検知とは簡単にいうと、AIが見たことがない(学習したことがない)ものを検知するためのアルゴリズムです。例えば、犬と猫を分類するAIがあるときに、入力データに鳥が入った場合、通常とは異なるデータが入ってきたと検知することができます。その他の例として、床やタイルの画像があったと仮定して、通常は存在しない傷や汚れがあった場合に、異常部位として検知することもできます。

複数方向からのビデオカメラを利用した分布外検知システム

上記のビデオでは、以下の二つの画像を貼り付けた円柱の部品がコンベア上に流れています。「KEEP OUT」は正常品であり、「DANGER」は異常品です。4つのビデオカメラを用いることで、360度の方向から撮影を行い、それぞれの円柱の部品に対して複数方向からの画像を入力として用いることで、正常・異常を分類することが可能になりました。

最先端の技術

分布外検知(Out-of-distribution)・異常検知(Anomaly Detection)は応用例が非常に広く、最新のAIモデルは常時アップデートされています。弊社は常にそれらをキャッチアップし、世界レベルでも最高精度をだせるような社会実装を行います。

導入事例

クライアント製造業A社様
背景・課題コンベアを流れる部品に対して、異常部品を検知するために全数検査をする必要がありましたが、量が非常に多いため、人手ではサンプル検査しかできず、一部の異常部品を見逃してしまっていました。
解決策と導入後の成果多方面からのビデオカメラの映像と最先端のAI技術を用いることで、リアルタイムの全数検査を行うこどができ、実用的な性能(100%の正解率)を出すことができました。

 

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