外観検査ソフトウェア

EIT+: External Inspection Tester +AI検査システム

Deep Learning 外観検査システムEIT+

※EIT+は野毛電気工業オリジナルの外観検査ソフトウェアです。

従来の外観検査ソフトウェアでは検出困難だった以下の検査は、目視検査に頼らざるをえませんでした。
それを解消したのが、当社が独自開発した『AI検査システムEIT+』です。

従来では検出困難だった検査
◼︎地合(良品扱い)と欠陥が混在した検査 ◼︎ワーク縁(境界面)の検査 ◼︎ルール検査に基づかない人に近い感覚的な検査

特徴

1. 少量の良品画像を用いた深層学習方式(ディープラーニング)
最低20枚からの良品画像で学習が可能です。

2. 短時間での学習が可能
学習画像:20枚[1枚当り100KB]を学習する場合、約10秒で学習が可能です。

3. 従来での検査では検出困難な欠陥の検出が可能

従来方式検査での検出結果

 

従来方式検査での検出結果
AI検査での結果

アノマリー画像

アノマリー画像

ヒートマップ画像

ヒートマップ画像

検査概要

『EIT+』における検出方法は、アノマリー検知方式を採用しています。以下、AI検査の概要について記載します。

1. 複数の良品画像を用いて、深層学習方式(ディープラーニング)で学習を行う
2. 学習した結果、良品学習スコア(良否判定用の閾値)が算出され、学習済みネットワークが作成される
3. 学習済みネットワークを基に検査画像の推論を行い、アノマリースコアを算出する
※アノマリースコアとは…学習済みネットワークと検査画像の類似性を自動的に判別して、検査結果を数値化したスコアのこと
4. 良品学習スコアとアノマリースコアを比較してOK品、NG品判定を実施する
良品学習スコア > アノマリースコア ⇒ OK品判定
良品学習スコア ≦ アノマリースコア ⇒ NG品判定
判定結果画面
判定結果画面
評価結果

良品学習スコアとアノマリースコアを比較した検査結果が表示されます。

  1. Gronud Truth
    OKユーザーがOK品として判定した評価画像の項目
    NGユーザーがNG品として判定した評価画像の項目
  2. Predicted
    OK推論結果よりOK品として判定した評価画像の項目
    NG推論結果よりNG品として判定した評価画像の項目
  3. 数値の色に関する説明
    青色の数値正常に検査された枚数を表示(OK品をOK、NG品をNGとして検出)
    オレンジ色の数値OK品をNG品として検出した枚数を表示(過検出数)
    青色の数値NG品をOK品として検出した枚数を表示(未検出数)

検査フロー(アノマリー検知方式)

検査フロー(アノマリー検知方式)