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【画像認識】Deep Learningを使用した画像検査システムの事例「WiseImaging(TM)(ワイズイメージング)」

Deep Learningを使用した画像検査システムの事例として、
4/6に株式会社シーイーシーから「WiseImaging(TM)(ワイズイメージング)」がプレスリリースされた。

↓記事参照
itpro.nikkeibp.co.jp


記事によると、「WiseImaging(TM)(ワイズイメージング)」は
部品や商品の外観検査を自動化する画像検査システムとのこと。

今回Deep Learningを使用することで、従来に比べ30%の精度改善に成功したらしい。
※記事内の注意書きにもあったが、環境により変動あり。
また、検知した欠陥を分類することもできるとのこと。



私は画像認識の仕事をしているが、
画像認識の世界で、精度を30%改善するのにどれほどの苦労があっただろうか。

精度を追及する分野はトライアンドエラーの繰り返し。
いろいろなアプローチを試しても精度が一向に良くならない場合もある。
 想像するだけでゾッとする...

また、「WiseImaging(TM)(ワイズイメージング)」は血管の分類が可能とのことだが、
私はこれまで画像認識を携わってきた中で、欠陥の分類は難しいのではと考えていた。
それは、キズの出方は無数にあり、特徴をつかみきれないのではと思うからである。
やはりDeep Learning恐るべしといったところでしょうか。


何はともあれ、同じ画像認識、解析業界の競合が良い商品を出すと
負けてられないという気持ちがこみ上げてきますね。

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