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公開：2024-09-12

Roxy社が外観検査AIソフト「Roxy AI」の最新版1.18をリリース、良品学習AIの標準搭載で検査精度が向上

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• Roxy AIが新バージョン1.18をリリース
• 良品学習AIを標準搭載し、検査精度が向上
• 新たな機器との連携やスクリプト機能を追加

Roxy AIの最新バージョン1.18で外観検査AIの精度が向上

株式会社Roxyは、製造業向けの高精度AI検査製品「Roxy AI」の最新バージョン1.18を2024年9月6日にリリースした。このアップデートでは、不良サンプル収集が困難な検査や未知の不良検出など、従来の不良検出AIが苦手としていた場面にも対応できるようになっている。新たに搭載された良品学習AIは、広範囲にわたる不良や未知の不良、ポカミスの検出を得意としているのだ。^[1]

Roxy AIの不良検出AIは、非常に小さな不良も高精度に検出し、多くの顧客の検査自動化に貢献してきた。しかし、画像の広範囲で見ないと検出できない欠陥や未知の不良の検出には課題があった。良品学習AIの導入により、これらの課題が解決され、より柔軟で高精度な検査自動化が実現可能になったのである。

さらに、このバージョンアップでは新たな機器との連携も強化された。iRaypleカメラ、Teledyne DALSA Linescanカメラ、Zebra(旧Matrox)およびAvaldataグラバーボード、イーサネット照明、LensConnectシリーズレンズなどとの連携が可能になっている。また、スクリプト言語による簡易なランタイムカスタマイズ機能も追加され、ユーザーのニーズに合わせた柔軟な運用が可能になったのだ。

Roxy AI 1.18の新機能まとめ

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良品学習AIについて

良品学習AIとは、正常な製品（良品）のデータのみを学習し、それをベースに異常を検出するAI技術のことを指している。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 不良品サンプルが不要で、良品データのみで学習可能
• 広範囲にわたる不良や未知の不良を効果的に検出
• ポカミス（人為的ミス）の検出にも優れた性能を発揮

Roxy AIに搭載された良品学習AIは、従来の不良検出AIが苦手としていた検査シーンで力を発揮する。例えば、画像の広範囲で見ないと検出できない欠陥や、学習時には想定していなかった新たな種類の不良などを効果的に検出することが可能だ。この技術により、製造業における品質管理の精度向上と効率化が期待できるのである。

Roxy AI 1.18のアップデートに関する考察

Roxy AI 1.18のアップデートは、製造業における検査自動化の課題に対する包括的な解決策を提供している点が高く評価できる。良品学習AIの導入により、従来のAIでは困難だった広範囲の不良や未知の不良の検出が可能になり、品質管理の精度が飛躍的に向上すると考えられる。また、新たな機器との連携強化やスクリプト機能の追加は、ユーザーの多様なニーズに応える柔軟性を提供しているのだ。

しかし、今後の課題として、AIの判断基準の透明性や説明可能性の向上が挙げられる。特に良品学習AIによる検出結果について、なぜその判断に至ったかを人間が理解し、検証できる仕組みが重要になるだろう。この課題に対しては、AIの判断プロセスを可視化する機能や、人間の専門家との協調作業を支援するインターフェースの開発が解決策として考えられる。

今後の展開としては、業界特化型のAIモデルの開発や、さらなる学習効率の向上が期待される。例えば、特定の製造分野に特化したプリトレーニングモデルの提供や、少量データでも高精度な検査が可能な転移学習技術の導入などが考えられる。Roxy AIには、これらの技術革新を積極的に取り入れ、製造業のデジタルトランスフォーメーションをリードする存在となることを期待したい。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「株式会社Roxy、外観検査AIソフト「Roxy AI」に良品学習AIを標準搭載しました | 株式会社Roxyのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000019.000061337.html, (参照 24-09-12).

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