Gemini eye の特徴
- たった数個のサンプルから利用可能
- Gemini eyeなら、数個のサンプルから利用が開始できます。 わずか３つの良品でもモデルを作成することができます。 また、サンプル数をさらに増やすことで精度の向上が期待できます。 学習させる良品の範囲や数を増やすことによって、あなたの職場の検査基準にピッタリ合うように育てることができます。
- 簡単で柔軟に調整できるパラメータ
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独自アルゴリズムの改良を重ね、パラメータチューニングを行うだけで、さまざまな製品検査に利用できるソフトウェアを実現しました。 製品ごとに当社が準備をしている推奨パラメータを利用することで、 簡単に利用を始めることができます。※1
※1 推奨パラメータが最適設定とは限りません。推奨パラメータを元にタスクごとのチューニングをする必要がございます。
- 多数の製品検査への対応
- Gemini eyeは、金属・機械、繊維、化学、食品など、業界や製品を選ばずに利用できます。
- 良品のみを利用する「教師なし学習アルゴリズム」
- Gemini eyeは独自開発の「教師なし学習アルゴリズム」を採用しています。 一般的によくある「教師あり学習」では、傷などの不良箇所をマーキングした大量のデータを必要とします。しかし、Gemini eyeはその必要性がありません。日々大量に発生する良品のデータを利用して覚えさせます。尚、この技術は 2020年6月現在、特許を申請中です。
- 判断の根拠を明確に表示
- 「なぜこの製品が不良品なのか」と疑問に思うことはないでしょうか 改善のためにも、AIの判断根拠を知ることは大変重要です。 Gemini eyeには、判断根拠を表示する機能が備わっています。 なぜ不良品と判断したのか、ヒートマップで可視化。濃い赤色ほど革新を持って判断したとわかります。
「忙しくてなかなか準備の手間が取れない」「費用を抑えてスモールスタートしたい」「専門知識なしで使いたい」 Gemini eyeはそんな方々の声にお応えします。
よくあるご質問
- QAIの専門知識がなくても利用可能でしょうか？
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A AIの知識は必要ありません。Gemini eyeは、検出精度が優れているのはもちろんのこと、誰でも簡単にAI外観検査が行えるよう、UI/UXにこだわって開発しています。
- Q学習枚数はどれくらい必要でしょうか。
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A 一般的には、固定された撮像環境では、数十枚程度の学習から画像上の異常を検出することが可能になります。対象物にもよりますが、安定的に精度を出すためには数百枚程度の学習をオススメします。
- Q独自の技術を利用しているのでしょうか。
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A ディープラーニングのニューラルネットワークを、広範な製品に対応可能な構造に最適化しています。製品のばらつきや位置ずれなどに影響されず、適切に異常度を算出するように独自の手法を用いています。
- Qカメラの解像度はどの程度必要でしょうか。
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A Gemini eyeはどのような解像度にも対応することができます。不良品の画像を人間が目で見て、視認できる程度に写っているということが重要です。
- Qどういった形式で提供されるのでしょうか。
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A Windows10に対応するソフトウェアでご提供します。認証方法はUSBドングルを採用しており、USBを刺すことによって、オフラインでも利用が可能です。
- Q課金方法はどのようになっているのでしょうか。
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A USBドングルの単位で、ライセンス課金をします。インストール可能なPC数や利用者数の制限はありません。モデルの作成数ごとの課金もなく、ご自由にお使いいただけます。
- Q撮像環境のアドバイスをしてもらえますか。
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A 弊社が持つ豊富な光学ソリューションの知見に基づき適切な撮像環境をご提案いたします。
- Q不良原因の調査方法を相談することは可能でしょうか。
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A 弊社のIoT、データ分析ソリューションによる調査方法をご提案させていただくことが可能です。お気軽にご相談ください。
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