外観検査の自動化を実現する『Roxy AI』がバージョンアップ！株式会社Roxy

不適切なデータを学習したAIは使い物になりません。 Roxy AIはデータを綺麗にすることでAIの性能を最大限に引き出します

※説明動画がありますので、是非ご覧ください。

外観検査で使うAIは何より精度が重要。
外観検査AI製品の多くは、精度が上がるまでデータを追加、もしくは、
パラメーターチューニングを繰り返すことで精度の向上を狙います。
不良サンプルの数が少ないという条件のもとで高精度を実現するため、
Roxy AIはデータ整理を重要視します。

今回のバージョンアップでは以下のような様々な機能を追加し、
さらに使いやすく、さらに高精度を実現できるようになりました。

・撮影条件の良し悪しをAI学習する前に判断
　AIの精度が上がらないのは撮像条件が悪かったから、
　と試行錯誤した後にでわかることがよくあります。
　Roxy AIはAI学習に悪影響を及ぼしかねない悪条件を学習前に検出。
　無駄な試行錯誤や手戻りを最小限にします。

・データの自動整理
　大量のデータを目視でくまなくチェックする必要はありません。
　学習中にAIが不適切と判断したデータを自動的に除外することで、
　データ整備にかかる時間と工数を削減します。　

・その他、いろんな観点でデータを観察できる統合ビューアなど

関連リンク - https://roxy-ai.jp/

基本情報外観検査の自動化を実現する『Roxy AI』がバージョンアップ！

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価格帯	100万円 ~ 500万円
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用途／実績例	【活用シーン】 ■様々なタイプの不具合（傷やヤケなど）を検出 ■生産物に紛れ込んだ金属片、段ボール、髪の毛などの異物を検出 ■ベルトコンベアや洗浄設備などに残った製品や部材を検出 ■その他、人が目視で確認している検査全般 ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。