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ディープラーニング検査アプリケーションの適切なトレーニングが成功に欠かせない理由

The small threat AI poses in industrial automation

新しいファクトリオートメーション技術と同様に、導入と展開には、考慮事項とトレードオフがあります。ディープラーニングベースのマシンビジョンは、多くの複雑な工場アプリケーションを解決しますが、それが特効薬あるいは確実な方法である保証はありません。だからこそ、プロジェクトにおいてできることに対して適切に期待を設定することが非常に重要です。つまり、アプリケーションを作成する前に何が必要となるかを知ることが重要です。

ディープ ラーニング ベースの検査アプリケーションを構築する際に最も考慮すべきことの 1 つは、アプリケーションのトレーニングです。それは、ディープ ラーニング ベースのアプリケーションが明示的にプログラムされていないからです。アプリケーションは、参照画像から学び、許容範囲外の異常を発見できるようにします。

人工知能アプリケーションに適切なトレーニングが重要である理由について、ネイト・ソアレスは語っています。マシンインテリジェンス研究所 (Machine Intelligence Research Institute) を運営する元 Google ソフトウェアエンジニアは、ディズニーアニメの「ファンタジア」から特に魔術師見習いシーンを例に語っています。

「ミッキーがほうきに魔法をかけて大釜を埋めようとしたとき、ミッキーが直面する問題は、ほうきが反抗したり、意志を持つことではなく、与えられたタスクを十分以上に果たしたことでした」と、2018年のインタビューで Soares は語っています。「ミッキーは大釜がいっぱいであることを望み、それが溢れるということは、大釜がいっぱい(いっぱいのまま)であるという確信が得られる素晴らしい方法です。ミッキーは独自の AI システムを「目指した」ものの、思うようには行きませんでした。

ディープラーニングベースのアプリケーションでトレーニングが重要な理由

つまり、ディープラーニングベースのアプリケーションの結果または出力は、そのシステムを適切にトレーニングしないと、予想外になる可能性があり、製造元が信頼できる検査結果を必要とする場合は、適切ではありません。ファクトリオートメーションの場合、アプリケーションエンジニアは、ディープラーニングベースのアプリケーションが機能を発揮するためには、生産において良好に機能する欠陥や許容可能な部品のばらつき範囲を表す包括的なトレーニング画像が必要であることを理解していなければなりません。

これらの画像は、製造時に照明があたり、部品が見える条件で取得する必要があります。これは、ディープラーニング プロジェクトを成功させるのに不可欠です。

ディープラーニングを採用するビジョンソリューションは、生産ラインに設置されるシステムの反復プロセスに適しています。また、従来のマシンビジョン システムとは異なり、ディープラーニング用の画像の登録と検証は、工場設置テストまで待たずに、開発段階で行う必要があります。ディープラーニングには、多くのサンプルを登録する必要があるため、ディープラーニングツールのパフォーマンスを高めるには、登録用に代表的な画像を大量に取得するための時間も必要となる可能性があります。

「場合によっては、ディープラーニングシステムはラボで良好に機能しますが、運用環境に展開すると苦労します」と、コグネックスの AI 担当シニア製品マーケティング マネージャである Grace Lee は語っています。「ユーザーは、ディープラーニングソリューションと、使い慣れた従来のマシンビジョンの違いが過小評価されていることに不満を抱いています。」

Lee は、コグネックスの人工知能チームの一員として、ファクトリオートメーション用のディープラーニング ソリューションの提供を支援しています。最近、より複雑で困難な検査の問題を解決するために、マシンビジョンカメラにパワーを与えるソフトウェアにディープラーニングアルゴリズムを実装しました。

これらのツールは、欠陥や異常を検査する際に、より正確でスケーラブルな意思決定を行えるようにします。Lee は、コグネックスが人工知能で行う仕事、特にディープラーニングを使う仕事は、他の AI ベースのツールと同様に、航空券の購入、株式の購入、おすすめ音楽の提案など、よりスマートな意思決定を行うことができると考えました。たとえば、コグネックスのディープラーニングソリューションでは、メーカーは、これまで自動化が難しすぎて人が行っていた品質検査において、より賢明な意思決定が行えます。

「工場での AI の採用は、遠い未来の話ではありません」と、Lee は語っています。「既に様々な実際の課題を解決しています。しかし、エンジニアは、プロジェクトの設定、効果を発揮させるための登録方法、最終的な実行方法を考えるのはエンジニアです。」

詳しくは、ディープラーニングによるファクトリオートメーション プロジェクトを始めるをダウンロードしてご覧ください。

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