【AI外観検査】AI外観検査ソリューション モデル作成サンプル④
前回に引き続き、お菓子のパッケージに傷や汚れがないか確認した後、バター味なのかチョコ味なのか識別する外観検査システムの作成に取り組みたいと思います。
前回は「➂バター味なのかチョコ味なのか識別するAI」の作成を行いましたが、うまく動作しませんでした。
うまく動作しなかった原因は、AIの特性を理解していなかったからです。
AIの特徴は「人間は色・文字など全体の雰囲気で検出しているが、AIは人間と同じように全体を見ての判断が得意ではない、反対AIは特定の場所だけを見て判断する能力は高い。」といった特徴があります。
今回扱っているクッキーのパッケージの例では2枚のパッケージを比較したとき、人間はパッケージの色や文字など全体の雰囲気を見て判断しています。
しかし、この全体を見る方法でAIを作成すると前回うまくいきませんでした。
前回の失敗を踏まえて、今回は赤枠で囲んだ場所の味を書いた文字を見て判断するAIを作成したいと思います。
今回アノテーションする箇所は「choco」という文字をアノテーションしていきます。
これによって、チョコ味のパッケージを見つけると検出するAIを作成することができます。
全てのチョコ味の画像にアノテーション作業が終わったら、アノテーションしたデータを使ってAIに学習させます。学習する指示を出すと下記の画面が出てきて、学習データ(アノテーションした画像)をもとにAIを作成していきます。
学習が完了したら早速、お菓子のパッケージを検出することができるのか試してみましょう。
外観検査システムのカメラにチョコ味のパッケージを映し出してみると・・・
無事にチョコ味のパッケージ検出に成功しました。
ちなみにバター味のパッケージも試してみましたが、誤検出されることはありませんでした。
これで外観検査システムを使ってパッケージに傷や汚れがないか確認した後、バター味なのかチョコ味なのか識別するAIの完成です。
