02.07.2024
AI 学習を活用した部品の分類
カスタマーのフィードバックによると、EYE+ スマートコントロールシステムの主な利点は、部品学習が体系的かつ効率的であることだそうです。しかも、各学習ステップには明確な目的があり、操作も簡単です。
当社は現在、「候補の選択」ステップの部品の面の識別に注力しています。前のステップで選択した候補の中から、ユーザーは「適当な面」と「不適当な面」を仕分けして、各１５個を選びます。合計３０個のサンプルを用いて AI アルゴリズムをトレーニングすることで、なんと「適当な配向」だけを選ぶことができるようになりました。このため、複雑で時間のかかるトレーニングモデルが必要ありません。AI を活用することで、ユーザーは１分以内に理想的な配向を定義することができます。
「全体分類モード」の必要性
影があったり、部品がアジキューブフィーダーのフレームに近すぎたりすると、パーツがよく識別できないので、候補を分類することは困難です。EYE+ 4.3. は、「全体モード」を使うと画像全体を把握することができます。これにより、ユーザーは理想的な画像を選んで全体画像から候補を直接仕分けすることができます。
また、新しいイメージを追加・選択がいつでも可能なので、自動運転中に AI アルゴリズムをトレーニングできます。万が一パーツの面の識別が難しい場合は、ユーザーは手動で表裏を変えて新しい画像を取得します。これにより、いつも同じ面が「適当な配向」になり、AI を速く簡単にトレーニングすることができます。
【全体分類モードの利点】
- プラットフォーム上で素早く容易に候補を分類
- パーツを One クリックで簡単に選択・分類（適当または不適当）
- 直感的なディスプレイにより、分類の効率性を向上
- 自動生産中に AI アルゴリズムを新しい画像で微調整
詳細は、オンライン EYE+ ユーザーマニュアル を参照ください。