外観検査に特化したノーコードAIプラットフォーム「TechSword Vision」、新機能「不良画像生成AI」提供開始

　株式会社TechSwordは9月2日に、外観検査に特化したノーコードAIプラットフォーム「TechSword Vision」の新機能として、「不良画像生成AI」の提供開始を発表した。少ない不良サンプルでも高精度なAI検査を実現するという。

「不良画像生成AI」は、数枚の不良画像を生成AIに学習させた後、良品画像の任意の箇所にペイントを行うことで、実物に近い不良画像を数百枚程度生成するという。専門知識やプログラミング不要で使用可能とのこと。

　この機能によって、これまで収集が困難だった不良データを画像認識AIに大量に学習させられるようになり、不良品データを収集する時間を削減し、より迅速にAIモデルの精度を向上できるとしている。例として、同社の顧客では、2枚の不良データしかなかった検査対象に対し、同機能を活用して不良品画像を数十枚に拡張。100％に近い検出精度を実現したという。不良生成実績は、金属部品の傷・打痕・黒皮、樹脂部品のクラック・バリ・変色、電子部品の半田不良、刃具のチップ欠け、など。

　同社によると従来の画像生成技術ではプログラミングやディープラーニングの専門知識が必要だが、同機能では直感的なマウス操作で生成できるという。良品画像をアップロードし、不良を発生させたい箇所をマウスでペイントするだけで、リアルな不良画像を生成可能。数分の操作で、AI学習用に大量のデータセットを作成できるとのこと。

　一度学習させた不良パターンは、形状の異なる部品にも適用可能。例えば、ベアリングで学習した傷をその他の金属部品に生成したり、異なる部品でも素材が似ていれば同様の不良を生成したりできるという。これにより、少ない学習データで多様な検査対象に対応できるため、開発コストと時間を削減できるとしている。

　過去に発生した1〜2枚の不良画像があれば、同じ特徴を持つ不良画像を大量に生成し、AIの学習データとして活用できるとのこと。これにより、従来は検出困難だった希少な不良も捉えられるようになるという。