欠陥分類器の選び方 – 不良相談所 EP.02

NGは取れても原因がわからないときの欠陥分類器の選び方。サンプルが少なければIntAnomaly、種類が決まっていればIntClassification、位置はIntDetection、面積はIntSegmentation。IntLearn Proの2段構成も1分で解説します。

EP.02 · 不良分類 · NGは取れても原因不明？欠陥分類器の選び方

検査機はNGをしっかり取るのに、なぜ不良が出たのかがわかりません。工程を直すには、不良を原因別に分ける必要があります。

検査がOKとNGを分けるだけで、不良を原因別に分けていないためです。不良サンプルの数と、知りたいのが種類か、位置・個数か、面積・形状かによって、合うエンジンが変わります。

3ラインの処方：IntAnomalyでOK/NGを振り分け、NGだけをIntClassificationで原因別に分類します。未知の不良は「未分類」に集めて次の学習データにします。

チャプター：0:00 オープニング・現場の相談 / 0:19 欠陥分類器の選び方 / 0:33 IntLearn Proの2段検査パイプライン / 0:44 原因別の判定・集計

動画の方法を自社のラインにそのまま適用できますか？ 動画は課題と解決の流れを短く見せるアニメーションです。実際のラインに適用できるかどうかは、サンプル・撮像条件・工程の検討が必要です。

毎週火曜 午前11時（日本時間）に新しい回をYouTubeで公開します。

※ 各回は理解を助けるためのアニメーション演出で、キャラクターの音声はAI音声合成で制作しています。画面上の数値・座標・グラフは例示です。