著者は研削加工中、研削砥石に曲げ振動が生じていることを発見した。この振動から生じる微小な音(本研究では曲げ振動音と呼ぶ)をマイクロフォンにより測定することで加工状態の良否を識別できる技術を開発。その結果、ドレッシングイン…
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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