サイバーコア、不良品学習が不要の正例判定AIアルゴリズム「DetectEye」をリリース

画像認識AIアルゴリズム開発を手掛けるサイバーコアは8日、数百枚の正常画像を学習することで異常画像を判別可能な正例判定AIアルゴリズムDetectEyeを製品化し、リリースしたと発表した。

正例判定AIは、良品と不良品の双方の画像を学習するこれまでのAIとは異なり、良品画像のみの学習で不良品画像を判定するため、学習にかかるコストや時間を大幅に削減することが可能。

処理は2つのAIが連携しておこなう。はじめに、入力画像に対して学習済みの高精度画像分類AIを使用した「特徴を抽出するAI」が、入力画像の特徴マップを抽出。次に、得られた特徴量を、「特徴を整理するAI」によって正常画像群の特徴量と比較し類似性を分析する。類似性が低い領域を異常値(0~100%)としてピクセル単位で検出する。最後に異常値を元に着色処理を行い、異常のある領域と強度を可視化する)。

また、「特徴を整理するAI」には学習後に数百枚の正常画像を再び入力し、異常値の適切なしきい値を再計算。これにより、正常領域を異常領域として誤検出しないよう、異常値検出の精度を安定させる工夫も行う。この処理は学習時に1度行うだけ。

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