SOINN、超軽量・高精度「画像認識・外観検査AI：Switch Vision(R) Light」を機能拡充　超軽量教師あり学習、良品学習、半教師あり能動学習が全て無償トライアル対象に

2021.12.21 09:30

この企業へ連絡する

東工大発AIベンチャーであるSOINN株式会社(本社：東京都町田市、代表取締役CEO：長谷川修、以下当社)は、「画像認識・外観検査AI：Switch Vision(R) Light」(以下、Switch Vision(R) Light)の機能を拡充しました。

この度、超軽量教師あり学習、良品学習、半教師あり能動学習の全ての機能で、無償トライアルの設定が可能となりました。この機会にぜひご活用ください。

製品Webページ： https://soinn.com/service/v-1l-switch-vision-light/

Switch Vision(R) Lightは、膨大な学習データや演算を必要としない、現場で「使える」画像認識・外観検査AIです。Switch Vision(R) Lightのご利用にAIの専門的な知識は不要です。このため、例えばパート検査員の方が現場設置の市販PCでSwitch Vision(R) Lightを直接調整して学習させ、運用頂くといったことも可能です。

最も工数のかかる最初期の学習・調整は、当社がお客さまのデータを使って無償で行います。データの当社への開示が困難な場合、最初期からお客さまに調整頂くことも可能です。

お客さまは、お手持ちのデータに対してSwitch Vision(R) Lightがどの程度有効か、機能・性能・使い勝手を無償でご確認頂いた後、有償ライセンスへの移行可否を判断頂けます。場合により、Switch Vision(R) Lightの無償トライアル運用も可能です。

■精度はDeep Learningと同等で超低コスト

当社の画像AI技術は、医療診断支援やインフラ点検、工場内での外観検査などに実績を有し、いずれもお客さまから高く評価頂いております。

Switch Vision(R) Lightは当社がこれまでに培った技術やノウハウを集約したもので、標準的な市販PC(CPU)での運用を前提としており、高額・高性能なハードウエア(GPU等)は不要です。

「Switch Vision(R) Light (教師あり学習版)」とDeep Learningとの比較では、識別精度がDeep LearningとSwitch Vision(R)が同等レベルのとき、以下の実績があります。学習画像の枚数とハードウエアのコスト比較では、概ね1／50～1／100が期待できます。

＜学習時間＞

Deep Learning　　　　：GPU使用で約10時間

Switch Vision(R) Light：市販PCのCPUで数分

■AIの可視化・編集インタフェースで圧倒的な使いやすさ

以下の動画は、「Switch Vision(R) Light (教師あり学習版)」インタフェースの運用例です。動画のように、Switch Vision(R) LightではAIが何をどう学習したのか確認しつつ、(1)初期学習、(2)ラベル調整と再学習、(3)追加学習などが可能です。

https://youtu.be/YOyNMLu53Fk

一般にOK／NGの識別では、OK／NGの境界付近のデータが最も重要になります。Switch Vision(R) Lightでは「AIの頭の中身」を透かして見ることができ、OK／NGの境界がどこにあり、その近辺にどのような画像が来ているかが一目瞭然です。そこで境界付近の画像を集中的に追加することで、非常に効率的に精度の向上が図れます。

上記の学習過程の確認、ピンポイントでのデータの追加、OK／NGのラベル調整、再学習などの一連のプロセスは、原則全て、お客様ご自身がお持ちの市販PC(GPUなし)で実行可能です。調整のたびに当社に発注頂き、コストや時間を要するといったことはございません。お客さまが調整・学習されたAIモデルは、そのまま直ちに認識・検査業務に投入頂けます。

■Switch Vision(R) Lightは、Deep Learningが対応不可なタスクも対応可

さらにSwitch Vision(R) Lightは、下記の「良品学習版」の事例のようなDeep Learningでは技術的、コスト的に課題があり対応できないタスクでも、無償トライアルから対応可能な場合がございます。

これまでAI化を諦めていたタスクも、ぜひご相談ください。

■Switch Vision(R) Lightの適用例

＜超軽量教師あり学習版＞

・食品パック工場の不良品外観検査

・これまでは現場作業員が数万枚の学習画像をラベル付けしていた

・高性能マシンを使いDeep Learningで10時間以上をかけてモデル作成

・製品ごとに上記の手間と時間、費用が掛かるのは困ると当社にご相談

・現在は数百枚のOK／NG画像を現場のノートPCで直接調整・学習させ同等性能に到達