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2023年8月7日(月)IT Leaders編集部

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　キヤノンITソリューションズ（キヤノンITS）の「Visual Insight Station」は、製造工場、設備点検、物流倉庫における検査を省力化するソフトウェアである。高解像度カメラで撮像した物体表面の微小な欠陥を検出する「外観検査」と、CT装置で撮像した物体内部の微小な欠陥を検出する「非破壊検査」をAIで行える（図1）。

図1：良品学習の活用イメージ（異物検査、外観検査）（出典：キヤノンITソリューションズ）
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　今回のバージョンアップでは、これまでの良品学習が抱えていた不良品の検出性能が低い問題を解決した。大規模な画像データによる事前学習と最適化によって、良品学習による不良品の検出性能を改善し、学習時間も短縮したとしている。

　「製造業では、検査工程で目視に頼っていた外観検査を、AIに代替または補佐させる動きが活発化している。しかし、不良品による学習は、AIに不良箇所を学習させる工程が必要になる。不良品の収集に時間がかかるほか、不良箇所を指定するアノテーション作業の負荷が高く、導入の負荷が大きい」（キヤノンITS）

図2：不良品学習と良品学習の違い（出典：キヤノンITソリューションズ）
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　不良品学習のデメリットを解消する方法に、良品画像のみを学習する良品学習がある。良品画像の特徴を学習し、良品画像にはない特徴を異常として検出する仕組みである。不良品の画像を学習させる必要がなく、学習作業が少なくて済むメリットがある。一方、良品学習には、不良箇所の検出性能が低くなる傾向があるため、これまでは採用が難しかった（図2）。