AI外観検査向け不良品画像生成ツール Anomaly Generator(アノマリージェネレーター) 生成AIを活用し、数枚の不良品画像から多様な不良品画像を高速に生成
製品の不良を確認する外観検査にAIを導入する企業が増えています。
AIを導入することで、工場や製造現場における人材不足の解消、検知性能の向上などが期待されます。その一方、「AI学習に必要な画像データが不足している」「新製品ライン向けのデータ準備が整わない」「網羅的なプロパティを持つ不良データを人為的に作成できない」などの理由から、検知性能が上がらないといった課題があります。
「Anomaly Generator」は、不良再現性が低いために不良品データの収集が難しいなどの課題に着目した、生成AI技術を用いて高品質な不良品データを高速生成することができるAI外観検査向け不良品画像生成ツールです。多種多様な製品データを事前学習した生成AIを使用しているため、幅広い製品の不良品データをリアルに生成することが可能です。
より実物に近い品質で生成された画像を速やかに収集することで、検査性能の向上並びにAI検査システム開発の実用化に貢献します。
AIによって生成した不良品画像
特長
高品質かつ多種多様な不良品画像を生成
複数種類の独自の生成AIモデルを使い分けることで、不良部の大きさや形状、角度、位置、色相、輝度などを自由に操作し、ユーザーが作り出したい合成データを生成できます。
少ないデータでもデータ生成が可能
ユーザーが持つ数枚の不良品画像をもとに、不良品画像生成AIが学習して生成します。
未知の不良データにも対応
新製品やこれから製造を開始するような未知の不良品データも、類似製品データをもとに生成可能です。
メリット
外観検査AIの導入までのコスト・期間の改善
不良データ再現/収集が難しいためにコストと期間がかかってしまう課題に対し、高速かつリアルな不良画像を生成することで早期の実用化を実現できます。
AI検査システムの精度向上
一般的なデータオーギュメンテーションに比べ、より実物に近い品質の画像が生成されるので、検査性能が大きく向上します。
事例:精度向上に必要な枚数はケース・バイ・ケースですが、一例として20枚程度の不良データに対して100枚程度の不良データを追加したところ、約10%の見逃し率と誤検知率をともに0%を実現。
機能
データを一元管理
撮像データ、合成データ、アノテーション済みデータを一元管理できます。
不良モード別アノテーション
個別製品の不良モードごとのアノテーションが可能です。
AI自動ペイント
AIにより自動に不良部や製品部をアノテーションできます。
エッジ生成機能
不良を発生させたい場所を、領域だけでなくエッジ/輪郭に設定することもできます。
プロパティの範囲指定
大きさ、角度、色など、不良部プロパティの範囲を指定して網羅的に不良を生成可能です。
4種類の不良品画像生成AI
用途に応じて4種類の画像生成AIを使い分けることができます。
対象製品例
金属製品、食品、コンクリート、錠剤、樹脂製品、鉄鋼、自動車部品、飲料容器など
※これらに当てはまらない場合でも、お気軽にご相談ください。




合成不良データ例
提供形態
クラウドサービス(使用するPCのスペックに制約はありません)
株式会社データグリッドについて
データグリッド社は、2017年の創業以来、生成AI、特にGAN(敵対的生成ネットワーク)や拡散モデルなどをコア技術をとした画像・動画生成ソリューションやデータ基盤サービスを製造業やアパレル、教育などの多様な業界に向けて提供している京都大学発のAIスタートアップです。製造業を中心とした産業分野で生成AIのソフトウェアを提供し、データに関わる課題を解決することで、企業のDXを推進しています。