欠陥画像分類AIツール
Shiwaketter

概要

Shiwaketter（シワケッター）は、Adacotech独自の特徴量技術を活用した欠陥画像分類AIツールです。
検査機で取得した欠陥画像を「キズ」「ピンホール」「打痕」などの不良モードごとに超高速で自動分類。
さらに欠陥分類だけでなく、品種判別や画像照合にも応用可能です。目視確認の負担を大幅に削減し、品質管理の効率化を実現します。

3つの特長

超高速学習・推論

独自の特徴抽出技術により、汎用PC（GPU不要）でも数秒～数分でモデル作成が可能。一般的なAIで課題となる「学習時間の長さ」や「高性能PCによるコスト負担」を解消します。

 

画像特徴の見える化

学習ツールでは画像特徴をマッピング表示できるため、分類状況を確認しながらモデル性能の調整が可能です。

 

 

 

検査機への組込みに対応

学習ツールで作成した分類モデルは、SDKを通じて検査機への組込みが可能。GPU不要で利用できるため、ハードウェアの追加投資なしで導入コストを抑制できます。

 

 

適用事例

電極シートの欠陥分類

  • 電極シート上に発生する欠陥を分類した事例です。
  • 欠陥モードごとに異なる特徴を抽出できていることがマップ上から確認できます。

カーペットの品種判別

  • 色や模様の異なる生地を判別した事例です。
  • ルールベース（二値化や色判別）では定義が難しいシーンも容易に分類が可能です。