『AI外観検査ソリューション モデル作成サンプル②』
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。
復習になるのですが今回の外観検査の場合、検査工程は下記の3つの工程で行います。
➀お菓子のパッケージを識別する
➁傷・汚れがないか確認する
➂バター味なのかチョコ味なのか識別する
「➀お菓子のパッケージを識別するAI」は前回作成したので、
今回は「➁パッケージに傷・汚れがないか確認するAI」の作成をしましょう。
下の図は、検査工程のイメージ図になります。
まず入力画像から「➀クッキー識別AI」の検査工程でクッキーの画像のみを抽出します。
これにより、クッキーのパッケージ以外の不要な画像処理なくすことができます。
その後、今回作成する「➁パッケージに傷・汚れがないか確認するAI」の検査工程を実施するようにします。
それではさっそく「➁パッケージに傷・汚れがないか確認するAI」を作成してみましょう。
今回作成するAIのタスク名を作成します。
今回は「パッケージ汚れ検出」というタスク名にします。
作成したAIをクッキー識別の配下に配置します。
パッケージの汚れた箇所にアノテーションを行います
バター味のパッケージには2か所、チョコ味のパッケージには1か所黒ペンで落書きをしました。
それぞれ落書きした箇所(パッケージの汚れ)をアノテーションしていきます。
※赤く塗られた部分がアノテーションされた場所
全て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。
学習が終われば「パッケージに汚れがないか確認するAI」の完成です。
それではさっそくAIを稼働させて、実際に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バター味のパッケージを映し出してみると・・・
しっかり落書き(汚れ)を2か所検出することができました。
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・・・
こちらも落書き(汚れ)を検出することに成功しました。
これで「➁パッケージに傷・汚れがないか確認するAI」の完成です。
「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」を構築するためには、あと1つ検査工程を作成する必要があります。
➂バター味なのかチョコ味なのか識別する
次はクッキーがバター味なのかチョコ味なのかパッケージから識別するAIを作成してみましょう。
