| 日本語 | 外観検査AI |
|---|---|
| English | AI-based Visual Inspection |
| 中文 | AI外观检测 |
外観検査AIとは
外観検査AIは、カメラで撮影した製品の画像から、キズ・汚れ・欠け・異物などの不良を機械学習モデルで判定する仕組みです。良品画像だけを学習して良品らしくないものを見つける方式と、不良画像も学習して種類まで分類する方式があります。いずれの方式でも、照明や撮像条件の安定が精度を大きく左右し、見逃しと過検出のどちらを優先して抑えるかを現場と決めておく必要があります。
Definition (English)
A system that uses machine-learning models to judge defects such as scratches, stains, chips or foreign matter from camera images of products. Stable lighting and imaging conditions largely determine its accuracy.
释义（中文）
利用机器学习模型，根据相机拍摄的产品图像判定划痕、污渍、缺损、异物等不良的系统。照明和成像条件的稳定性在很大程度上决定检测精度。
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出典表記の例
株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：外観検査AI」https://mfg-ai.com/terms/visual-inspection-ai（CC BY 4.0）
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<blockquote cite="https://mfg-ai.com/terms/visual-inspection-ai"> <p>外観検査AIは、カメラで撮影した製品の画像から、キズ・汚れ・欠け・異物などの不良を機械学習モデルで判定する仕組みです。</p> <footer>出典：<a href="https://mfg-ai.com/terms/visual-inspection-ai">株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：外観検査AI」</a>（<a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja">CC BY 4.0</a>）</footer> </blockquote>
この記事を書いた人
DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業向けAIの調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・データ基盤・AI導入を手がけた実務者が、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。