Hitachi AI Technology/
ディープラーニング
目視検査代替サービス

特長1：
目視検査代替サービスのDL技術で画像データから異常箇所を高精度に認識

目視検査代替サービスのDL技術は、日立が独自開発したDNN（Deep Neural Network）を採用しており、画像データから特徴（パターン）を学習し、画像データにあるキズや汚れなどの異常箇所を高精度に認識することができます。そして、日立がこれまで蓄積してきた多数の実施検証から得られたノウハウも活用して、多様な製造物ごとに最適な判定モデルを作成いたします。

特長2：
HVIAとHVISPは外観検査に特化した機能と操作性を提供

HVIAは、生産ラインでの撮像設定、画像前処理、ユーザーインタフェース、再学習などが基本機能として搭載されたアプリケーションです。これにより、AIを活用した画像検査システムの速やかな導入が可能になるとともに、導入後すぐに業務適用することができます。また、検査物に応じてデータの前処理や判定モデルを切り替えるなど、柔軟なカスタマイズも可能です。

HVISPは、HVIAと連動し、目視検査代替サービスで作成した判定モデルに従って画像判定を行います。お客さまにおいて異常と判定する画像データが少ない場合や未知の事象による不良発生においても、判定を行うことが可能です。

特長3：
目視検査代替サービスで作成した判定モデルはクラウドAIやエッジAIとして利用可能　

画像判定用に目視検査代替サービスが作成した判定モデルは、HVISPがクラウド上で動作する場合はクラウドAIとして、HVISPがエッジサーバー上で動作する場合はエッジAIとして利用します。例えば、自社クラウドにHVISPを動作させ、HVIAは各工場の既設システムにアドオンする構成とした場合、各工場に共通の生産ラインで実施する不良品検査Aは、自社クラウド上の判定モデルAで画像判定を行います。不良品を見つけたらすぐに取り出す必要がある緊急性の高い不良品検査Bは、生産ラインに近いエッジサーバーにエッジAIを実装し、そこで画像判定を行います。判定モデルの推論精度を高く維持するためには、モデルの再学習が必要ですが、本例のエッジAIはクラウド側のGPU等の計算パワーを使用して判定モデルBの学習を繰り返し行い、再学習したモデルをエッジサーバーに実装する運用を想定しています。

もし、生産ラインの拡張や検査対象製品の追加により、判定モデルを増やしたい場合や、既設システムの計算パワーでは判定モデルの再学習が難しく、高精度な判定結果が得られないといった課題があれば、日立のディープラーニング専用のクラウド環境を利用する手段もございます。