RUTILEAがAIを活用した不良品画像生成技術を開発　少量の不良品画像から大量の不良品画像生成が可能に

▼ニュースのポイント
①RUTILEAはAIを活用した不良品画像生成技術の開発に成功した。
②AIを活用した外観検査で課題となっているのが、AIに学習させる不良品画像が足りないことだ。
③今回開発した技術を使うと、10枚程度の不良品画像データがあれば、大量の不良品画像の生成が可能になり、外観検査システムの精度向上に貢献できる。

AIを活用した外観検査の課題

　5月11日、RUTILEAはAIを活用した不良品画像生成技術の開発に成功したと発表した。

　製造業では、生産性と収益性が直結していることが多いため、生産性を高めることが重要視されている。製品や部品の外観をチェックし品質の確認を行う外観検査において、近年ではAIを活用する方法を用いる企業が増えている。

　AIを活用した外観検査では、事前にAIに正常製品と異常製品を読み込ませて、判断基準を学習させておく。それから、製造工程にカメラを設置して製品の画像をAIに読み込ませ、正常品・異常品の判定を行うのである。

「ImagePro」に実装しリリースへ

　AIを使った検査方法で課題となっているのが、AIに学習させる不良品画像が足りないことだ。

　このような課題をクリアすべく、同社は少量の良品／不良品画像から大量の良品／不良品画像を作り出すテクノロジーを開発。拡散モデルで高解像度の画像を生成できるところが大きな特徴である。

　今回開発した技術を使うと、10枚程度の不良品画像データがあれば、大量の不良品画像の生成が可能になり、外観検査システムの精度向上に貢献できる。

　同社は、この技術を自社が提供するノーコードのAI画像処理ソフト「ImagePro」へ実装し、6月から提供スタートする見通しとなっている。

（画像はプレスリリースより）


▼外部リンク

RUTILEA　プレスリリース
https://rutilea.com/info/2278/


▼会社概要
AIを活用した自動化による生産性向上を実現する企業。


会社名：株式会社RUTILEA
代表：矢野 貴文
所在地：京都府京都市左京区下堤町82　恵美須ビル3階