WiseImaging

株式会社シーイーシー

新着情報 AutoMLを搭載したVer.1.7をリリース、モデル生成自動化に対応

2021/6/29

シーイーシーは、ディープラーニングを活用したAI外観検査・画像検査システム「WiseImaging®(ワイズイメージング)」に「AutoML技術」を搭載した最新バージョン「WiseImaging Ver.1.7」の提供を開始しましたので、お知らせします。

最新バージョンは、機械学習モデルの設計や構築を自動化する技術、AutoML(Automated Machine Learning)のうち、ニューラルネットワークの構造を自動的に最適化する手法であるNAS(Neural Architecture Search)を搭載しています。AutoMLの活用で、専門知識や複雑な設定なしに判定モデルを生成できるようになったほか、これまで人手で行っていた設定のトライアル&エラーを自動化、AI画像検査を簡単に実現できるようになっています。

WiseImaging Ver.1.7の主な特長

AIの専門知識や複雑な設定なしに判定モデルを生成
人手による設定のトライアル&エラーを自動化し、AI画像検査を簡単に実現可能

画像判定モデルの作成には、ニューラルネットワークの構造(ネットワークアーキテクチャ)を決定し、ハイパーパラメーターと呼ばれる設定を調整する必要があります。これらの作業には、AIに関する基礎知識や設定ノウハウが求められます。そのため、従来、有識者以外は判定モデルを作成できず、このことが画像検査へのAI活用を妨げる要因の一つとなっていました。

今回のAutoML機能は、AI技術の専門スキルがなくても対象データ(検査画像)に合わせて自動的に判定モデルを生成できることが特長です。WiseImaging最新版では、画像データを学習させるネットワークの構造やパラメーターの設定作業を簡易化し、判定に必要なモデル生成にかかる工数削減を支援します。また、従来、お客様が手動で実施していた精度・性能検証も含めて判定モデルの生成作業を自動化し、目標精度・性能になるまで繰り返すトライアル&エラーにかかる手間を削減します。

モデル生成における手作業のフローとAutoMLによるフロー

図1:AutoMLによるモデル生成フローの自動化範囲

AutoML技術搭載の効果

  • ネットワーク構成の最適化を自動化し、判定精度を上げるための試行錯誤や手間を削減します。
  • 複数のネットワークアーキテクチャ候補を元にネットワーク構成を自動最適化します。単一のネットワーク構成をチューニングするよりも適用範囲が拡大するため、より幅広い検査対象を精度良く判定できます。
  • 学習作業時に複雑な設定やAIの専門知識に依存せずにお客様が求めるAI判定モデルを作成できます。

本バージョンで対応したその他の更新内容

  • CUDA10に対応しました。
  • 処理の改善を行い、学習や検証などの処理開始にかかる時間を短縮しました。
  • FTP通信でのデータ受信を高速化する機能を追加しました。
  • その他、複数の操作性改善を行いました。

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