AIクラウドサービスを提供する株式会社AIロボティクス(本社：神奈川県横浜市)は、ノーコードで(プログラミングせずに画面上の操作だけで)画像検査AIを無料作成(*1)できるクラウドサービス「ADFI(アドファイ)」( https://adfi.jp/ja/ )の正式版を2022年8月31日より提供開始します。

公式サイトURL： https://adfi.jp/ja/

紹介動画URL　： https://www.youtube.com/watch?v=1xO_aIJRA7I

体験手順書URL： https://www.atpress.ne.jp/releases/323073/att_323073_1.pdf

ADFIによる画像検査例

現在、製造業のDXとして画像検査や外観検査の自動化が注目されていますが、画像検査AIの開発にかかる大きなコストが導入の壁となっています。一般的に、画像検査AIは、AIの専門知識を持ったシステムエンジニアが数か月かけて開発します。また、検査対象ごとに新たに学習データを集めてAIを新規開発する必要があり、開発済みのAIを再利用することが困難です。これらの要因により、画像検査AI導入には多額のコストがかかるため、中小規模の工場では導入を断念するケースがほとんどでした。

ADFIは、AIの専門知識が無くても簡単に画像検査AIを無料作成できるため、開発コストの大幅な削減を実現します。ADFIを活用することで、これまで高額な費用が理由で導入を断念したケースでも、画像検査AIを導入することが可能になります。

■ADFIの特徴

(1)画面上の操作だけで画像検査AIの作成と性能検証が即日可能

アカウント作成後、すぐにWebブラウザの画面上で画像検査AIの作成と性能検証を行うことができます。必要な操作は、学習画像とテスト画像をアップロードして、学習実行ボタンを押すだけです。面倒なAIのパラメータ調整などは不要です。AIの専門技術や専門知識は一切必要ありません。

(2)世界最先端の高性能AIを自動作成

ADFIには世界最先端のAIアルゴリズムを搭載しており、非常に高性能な画像検査AIを自動作成することができます。画像異常検知のベンチマーク(*2)を使った性能評価実験では、2021年時点の3つの世界最先端手法(*3)と同等以上の精度を達成しました。

(3)独自技術によりAIの学習に必要な画像数はごくわずか

ADFIは独自技術により、一般的なディープラーニングの学習に必要な画像データ数の10分の1以下の画像データ数(最小10枚の正常画像のみ)で、画像検査AIを作成することができます。

(4)高価なハードウェアは不要

ADFIはクラウド上でAIの学習と実行を行うため、利用者側ではGPUを搭載したサーバーなどの高価なコンピュータは必要ありません。

従来のAI開発との比較

■ADFIの無料体験方法

サンプル画像を使って、無料で今すぐADFIを使って画像検査AIの作成を体験することができます。

下記の体験手順書をダウンロードしてご覧ください。

体験手順書URL： https://www.atpress.ne.jp/releases/323073/att_323073_1.pdf

■画像検査システムを導入したい場合(製造業の会社など)

下記の流れで画像検査システムを導入してください。

(1)サンプル画像や自社の検査対象物の画像を使って、ADFIを体験してください。

体験手順書URL： https://www.atpress.ne.jp/releases/323073/att_323073_1.pdf

導入についての詳細解説ページ： https://adfi.jp/ja/manufacture-dx/

(2)すでにお取引のあるシステム開発会社に、ADFIを使った画像検査システムの開発をご相談ください。

(3)システム開発会社が見つからない場合は、ADFI公式サイトより株式会社AIロボティクスまでお問合せください。ADFIを使った画像検査システムを取り扱っているシステム開発会社をご紹介します。

ADFIの画面例

■ADFIを使った画像検査システムを開発したい場合(システム開発会社など)

下記の流れで画像検査システムを開発してください。

(1)サンプル画像を使って、ADFIを体験してください。

体験手順書URL： https://www.atpress.ne.jp/releases/323073/att_323073_1.pdf

(2)画像検査システムの導入先(工場の生産ラインなど)にカメラを設置してください。

(3)カメラで撮影した検査対象物の画像を使って、ADFIで画像検査AIを作成してください。

(4)シングルボードコンピュータやノートPCなどで、カメラで撮影した画像をADFIに送信し、ADFIから検査結果を受信するシステムを構築してください。詳細はADFI操作マニュアル( https://adfi.jp/ja/manual/ )を参照ください。

■ADFIの詳細について

下記URLをご覧ください。

詳細解説ページ： https://adfi.jp/ja/manufacture-dx/

公式サイト　　： https://adfi.jp/ja/

紹介動画　　　： https://www.youtube.com/watch?v=1xO_aIJRA7I

*1　画像検査AIの作成、作成したAIの性能検証は無料。自社製品や自社システムでのAI利用は有料。

*2　MVTec 異常検出データセット( https://www.mvtec.com/company/research/datasets/mvtec-ad )

*3　CutPaste[1]、InTra[2]、DifferNet[3]

[1]Chun-Liang Li, et al., “CutPaste: Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization”, CVPR, 2021

[2]Jonathan Pirnay, et al., “Inpainting Transformer for Anomaly Detection”, ICIAP, 2021

[3]Marco Rudolph, et al., “Same Same but DifferNet: Semi-Supervised Defect Detection With Normalizing Flows”, WACV, 2021