不良サンプル3枚から始める検査 – 不良相談所 EP.06
不良サンプルが少なくてAI検査を先送りしているなら、正常から学ばせます。IntAnomalyは正常サンプルだけで基準を作り、不良3枚はしきい値の検証に使います。次の段階まで1分で解説します。

EP.06 · 導入のはじめ方 · 不良サンプル3枚でAI検査?正常だけを学ぶIntAnomaly
不良サンプルが3枚しかないので、AI検査を先送りにしています。
不良を学ばせるにはサンプルが足りません。ナ代表は逆に考えます。正常を学ばせます。
まずは正常から。
チャプター:0:00 オープニング・不良サンプルが3枚だけ? / 0:20 判定レンズ・正常だけを学ぶIntAnomaly / 0:33 初めての不良も捕まる?・不良3枚で検証 / 0:48 正常学習 → 欠陥分類 → 自律制御
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す。ナ代表の声は代表本人の声を本人の同意を得てAIで合成したもので、他のキャラクターの音声もAI音声合成です。音楽・効果音はAI生成の音源を編集して使用しています。画面上の数値・座標・グラフと仮想工場(デジタルツイン)の場面は例示です。IntLearn MLの工程自律制御は実装中で、実際の導入には現場データでの検証が必要です。
- 1. IntAnomaly(IntLearn Proの異常検知エンジン)は正常サンプルだけで基準を作ります。
- 2. 基準と違う部品は異常スコアが上がり、違う場所はヒートマップで赤く表示されます。
- 3. 初めて見る形の不良も、正常と違えば捕まえます。
- 4. 不良3枚は学習ではなく検証(しきい値の確認)に使います。
- 5. 不良がたまったらIntClassificationで種類を分け、IntLearn MLの自律制御(EP.05)へ拡張します。