COLUMN / AI
AI外観検査を始める前にそろえておきたいこと
AI外観検査の相談で多いのは、「精度が出ない」より前の段階です。モデルを選ぶ前に、入力と判定の言葉が揃っているかを見ます。
撮れていること
判別に使う写真が、人の目でも特徴を追いにくい場合、学習を増やしても安定しにくいです。照明とカメラで傷や色の違いが見える状態にしてから、AIの対象にします。
同じ対象でも、置き方・時刻・背景がバラバラだと、モデルは傷以外の差を覚えてしまいます。撮像条件を先に固定するほうが、データ件数を増やすより効くことがあります。
良品と不良の言い方
「傷がある」だけでは、長さ・深さ・位置のどれを不良にするのかが残りません。現場の人が見逃してよいものと、流出させてはいけないものを、写真付きで分けるところから始めます。
判定が人によって違う場合、AIに先に任せるより、基準のすり合わせが先です。曖昧な境界は、検査項目から外すか、人が確認する工程に残します。
運用で残る作業
撮影、判定、記録、再検査。AIは判定の一部を担います。記録の転記や、微妙なものを人が見る流れが残るなら、ソフトウェア側の設計も一緒に見た方がよいです。
対象物の写真、いまの合否の目安、1日の処理件数があれば、どこから手を付けるかを技術相談で整理できます。データが少ない段階でも構いません。