学習状況や精度の可視化 パーセプション機能	AIの感じ方を触診 触診機能

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Roxy AI　の特徴

 

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Roxy AI概要

	正常品＋少数の不良品を学習し高精度な検査を実施 必要なサンプル数は正常品100個、不良品を種類毎に30個程度 正常品と不良品の特徴を学習することで高精度な検査を実現
誰でも扱いこなせる AI検査製品 目視検査できる人であれば、簡単に短時間でAIを作成可能 パラメーターチューニングではなく、精度をあげるプロセスを重視
	AIの個性が見てわかる、触ってわかる AIの学習状況や出来栄えを可視化 AIの感度を実際に触って確認できます。 誤検出や見逃しの原因を確認し対策が打てる

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Roxy AIの作成プロセス 

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１クリックアノテーション

一般的なAI検査製品 （アノテーションが必要な製品の場合） 正確なアノテーションが求められます。神経を使い、時間をかけて丁寧に作成 1	Roxy AI 不良付近を１クリックするだけ パソコンに不慣れな方でも大丈夫です 多少ずれたりはみ出しても精度に影響がないため、生産性が劇的に上がります
不良個所を囲む 不良個所を塗りつぶす
ずれ・はみ出しにシビア	ずれ・はみ出しても問題無し

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パーセプション：AIの個性を可視化

一般的なAI検査製品 学習中、損失などのグラフを表示するだけ 適切に学習できているか判断が困難 1 11	Roxy AI AIの個性（正常と不良の捉え方）をパっとわかるよう可視化します 学習中から、良いAIができつつあると自信が持てます

（補足１）個性を見比べてAIを選択

• 精度や損失などの数値指標だけでは、良いAIを選ぶことができません

• Roxy AIでは、AIの個性を比較してどのAIを採用すべきか判断できます

  • 数値指標上は同じ精度でも、AIの個性は違います

    

  数値指標は左右で同じですが、正常と不良の捉え方が違います

  （補足２）データクリーニング

• 学習データの中から、怪しいデータをAIが自動的に抽出します

  • ヒストグラム上、正常／不良が混在している区間を重点的にチェックします

• 拡大画像・全体画像を確認して、不正なデータの扱いを人が判断します

  • 問題があれば該当画像を削除、または、正常／不良を入れ替えることで、過学習・誤学習を防ぎます

    

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触診

一般的なAI検査製品 検出漏れ／誤検出があっても、調査のしようがありません 1 1 11	Roxy AI 検出漏れ・過検出した箇所をマウスでなぞることで、AIがどのように感じているかを確かめられます。 不良を検出するとマウスが振動 AIの確信度を振動の大きさで把握できます

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類似データの抽出

• 弱点を補強するために学習データを水増ししますが、膨大な学習データの中から適切な画像を選択することは大変です

• RoxyAIではマウスでポイントした領域に似ている学習データを自動抽出できるので、水増しするデータを選択する時間を短縮できます

  

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１クリックブースト

• 判断基準の是正や学習データの水増しはワンクリック

  • 正常とも不良とも言えない画像は削除

  • 正常と不良判断を間違えている場合は入れ替え

  • 特徴を掴みにくい画像は水増しし追加学習

おすすめ導入STEP

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ウインズソフトは、外観検査AIに必要な

【撮像～お客様オリジナルのAIモデル作成～検査システム納品～保守サポート】

をトータルで提供しています。

別途、訪問しての詳細説明やオンライン相談を受け付けておりますので、

ご興味のあるお客様は、「お問合せフォーム」　よりご連絡ください。

導入実績

業種	対象物	不具合項目	備考
プラスチック・樹脂	ボトル及びキャップ	異物、シルバー、線傷(ヘアライン)	有償検証で確証を得た後、検査ライン導入に 向けたPoC（手置き運用）を実施中
ゴム製品	ゴム部品（グロネット）	亀裂、焼け、ブツ	導入事例（クリックしてください）
食料品（原材料）	ナッツ	異物混入（段ボール片）	導入事例（クリックしてください）

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その他詳細情報は、下記サイトをご覧ください。

Roxy AI公式サイト