自動車用ライト金型に 牧野フライス製作所はこのほど、大型サイズの微細精密加工機「iQ500」を発売し、9月から出荷を開始する。既存の「iQ300」を一回り大きくし、高精度で大型化する自動車用ヘッドライトの入れ子金型など…
LeapMind 外観検査に特化したAIの提供開始
専門知識なくても導入可能

人工知能(AI)開発のLeapMind(リープマインド、東京都渋谷区、03-6696-6267)はこのほど、外観検査で活用できる異常検知のディープラーニングモデルを開発し、提供を開始した。正常データのみで学習でき、現場のエッジデバイス上での再学習も可能。専門的な知識が無くても手軽にAIを導入することができる。
「Efficiera(エフィシエラ)異常検知モデル」は、同社開発のAI推論アクセラレータIP「Efficiera」の技術を用いた。独自の「極小量子化技術」によって、デバイス上で処理を行うことができるエッジAIで、クラウドを利用するAIに比べ、情報漏えいのリスクが軽減される他、運用コストも削減する。
学習は数十枚の正常データのみで、多量の不良品データを必要としないため、数秒で完了する。また、AIが異常と判定した箇所をヒートマップで視覚化するため、誤った学習のやり直しも簡単に行うことができる。
すでに画像認識システムなどを手掛けるマクセルフロンティア(横浜市保土ヶ谷区)が開発した画像検査ユニット「iXAM(イグザム)」に搭載されている。同製品はワークの傷や汚れ、サイズなどの外観検査の他、作業の抜けや間違いなどを監視、異常を検知する作業支援にも活用できる。年内の発売を予定しているという。
「Efficiera」は異常検知の他、物体検知やノイズ低減のモデルも揃える。LeapMindの田中隆治氏は「今後、様々な機械やデバイスメーカーと協業し、搭載製品を増やしていきたい」としている。
金型新聞 2022年8月10日
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