Roxyが開発、販売する「現場で使いこなせる」AI検査製品 Roxy AIは18日、バージョンアップで、複数種別の画像を一度に処理する画像統合機能（特許出願済み）が利用できるようになったと発表した。AI学習の効率化、検査時間、検査精度の向上が可能になる。

複数種別の画像を一度にアノテーション・学習・検査が行うことができ、精度向上、検査タクトを短縮、AI作成の手間を軽減する。例えば、キーエンス社のLumiTraxを使用すると通常のノーマル画像に加えて、テクスチャ画像、形状画像などの複数種別の画像データを一度の撮影で取得できる。

精度の高い検査を行うためには、複数の画像種別を用いて検査する必要がある。しかし、複数の画像種別を用いて検査する場合、以下のようなデメリットがある。
①画像種別ごとにアノテーション、学習をして、複数のAIモデル作成が必要
②複数の画像種別に映り込む不良の場合、どちらの画像種別で検出すべきかを判断が必要
③複数のAIでそれぞれ検査する必要があるため、検査時間がかかるのもネック

Roxy AIでは画像統合というアプローチでこれらの問題を解決する。例えば、形状画像を画像の赤成分、正反射画像に青成分に設定することで、複数の画像種別の情報をもった統合画像を生成できる。学習・検査ではこの統合画像を使用する。

Roxy AIは、画像統合機能により、より効率的なAI学習と高速、高精度な検査を提供する。
①画像種別毎にアノテーションする必要はなく、アノテーションは1回で済む
②画像種別毎に学習する必要はなく、1つのAIを学習するだけで良い
③1つのAIだけで検査すればよいので検査時間が高速。検査タクトが厳しい場合は特に有利
④複数の画像種別の情報を合わせて学習・検査できるため、高精度・安定なAIとなることが期待できる

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