狙った位置に自然な不良を、外観検査向けAIデータ生成基盤に新機能：製造ITニュース

データグリッドは、同社の外観検査向けAIデータ生成基盤「Anomaly Generator」に、狙った位置に不良を生成する機能などを追加した。

[MONOist]

　データグリッドは2023年10月10日、同社の外観検査向けAI（人工知能）データ生成基盤「Anomaly Generator」に、狙った位置に不良を生成する機能などを追加したと発表した。

　Anomaly Generatorは、外観検査システム構築時に課題となる、不良品データの不足を補うためのデータ生成基盤だ。少数の不良品データから、多くの不良品データを生成できる。

「Anomaly Generator」による生成画像［クリックで拡大］ 出所：データグリッド

　今回、新たに製品のエッジ情報を考慮したエッジ生成機能などを追加。狙った位置に、自然に不良を発生させることができるようになった。

狙った位置に不良を生成する機能［クリックで拡大］ 出所：データグリッド

　また、不良モードごとや不良画像ごとに生成プロパティを設定可能で、その不良モードに適した自然なプロパティの組み合わせで画像を生成できる。これにより、不良モードごとに、大きさや角度、ゆがみなどの詳細を決めることができるようになった。

不良モードごとの生成プロパティ設定機能［クリックで拡大］ 出所：データグリッド

　その他に、製品部や不良部のアノテーションをAIで自動化する「自動ペイント機能」も追加した。アノテーション作業を大幅に削減する。

自動ペイント機能［クリックで拡大］ 出所：データグリッド

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