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AIプラットフォーム
すべてのライブラリユーザーの手に
概要
AIプラットフォームは、AI開発からインライン展開までをワンストップで支援するプラットフォームです。AI機能によって不良品の流出を防ぎ、過検出の再分類、検査精度、生産効率を向上し、省力化による人件費の削減、検査品質の均一化を実現します。
AIによる画像分類機能によって、個体差がある製品の検査や、汚れや色ムラを見る官能検査、過検出の再分類など、これまで目視検査に頼っていた工程の自動化に貢献します。さらに導入後も収集した画像を使用して追加の学習を行うことで、継続的な判定の精度向上が可能です。
また、不良品の画像の収集が困難という課題に対して、良品のみの学習により、良品・不良品を判断する機能を搭載します。
AI開発ツール
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WIL推論ライブラリ
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インテル® ソリューション・コネクト
インテル® ソリューション・コネクトにご掲載いただきました。
特徴
「FV-AID」は、実運用を目指したAI(ディープラーニング)開発のデータ管理、学習、評価を一元管理するAI開発ツールです。
学習した判定基準に合わせて画像を分類する機能と、良品のみを学習して異常度(良品からの離れ具合)を出力する機能を備えています。
| データ管理・学習・評価を一元管理 | ||
| フロー通り進める簡単操作 | ||
| 評価：複数の学習済みモデルを比較 |
「WIL-PDL」は、ファーストの標準画像処理装置(FV2340とFV1410)上で動作し、FV-AIDで作成した学習済みモデルをIntel Open VINO™を利用した高速CPU推論を行います。
WIL-PDLはAI推論を行うWILのオプションライブラリです。従来の画像処理機能(ルールベース)にAI機能を追加して、お客様の検査装置などのアプリケーションでご利用いただけます。
| 推論はWILオプションライブラリ | ||
| CPU推論 | ||
| 標準画像処理装置FV1410/FV2340 |
AI検査システムの運用モデル
お客様のAI検査システムの実現性検証から本番運用まで、お客様主体でAIの追加学習が可能で、AIモデルの性能を向上させていくことができます。
事例
個体差がある製品検査や、汚れや色ムラを見る官能検査、過検出の再分類など。
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