たった2枚の画像で高度な判定、汎用外観検査AI：現場に導入するコストや期間を削減

岐阜大学は、2枚の画像データだけでも高度な判定が可能な「汎用外観検査AI」を開発した。種類が異なる製品の検査も、1つのAIで行うことができる。このため、生産現場に導入するコストや期間を大幅に削減することが可能となる。

[馬本隆綱，EE Times Japan]

「不良」と判定した理由を言語で出力

　岐阜大学工学部の加藤邦人教授らは2023年12月、2枚の画像データだけでも高度な判定が可能な「汎用外観検査AI（人工知能）」を開発したと発表した。種類が異なる製品の検査も、1つのAIで行うことができる。このため、生産現場に導入するコストや期間を大幅に削減することが可能となる。

　開発した汎用外観検査AIは、大量の外観検査画像とその説明文を学習している。少数の例から学習を行い、未知のデータに対して推論を行う手法「In-Context Learning（ICL）」技術を採用した。しかも、大規模言語モデル（自然言語認識）と画像認識モデルを持ったAI「大規模Vision and Languageモデル」を用いたことによって、「不良」と判定した理由を言語で出力することができる。

開発した汎用外観検査AIの応用例［クリックで拡大］ 出所：岐阜大学

　研究チームは、開発した汎用外観検査AIが特定用途で有効であることを確認している。今後はさらに、大量のデータを学習しモデルを改良するなどして検査の精度向上や、汎用性を高めていく計画である。