株式会社アダコテック
外観検査・異常検知
ご提供サービス
SERVICE
当社では現在下記の製品・サービスをご提供しています。
外観検査モデル
作成サービス
-AdaInspector®Cloud-
Deep learningと異なる仕組みの高次局所自己相関（HLAC）特徴量を活用した独自の異常検知AI技術を採用し、検査画像（静止画）から学習モデルを作成・性能検証が可能なクラウドサービスです。
当社独自の技術でAI外観検査に新たな可能性をもたらします。
動画異常検知
ソフトウェア
-AdaWatcher®-
HLACを時間方向に拡張した立体高次局所自己相関（CHLAC）特徴量を活用した異常検知AIソフトウェアを開発しました。
正常状態を動画でリアルタイムに学習し逸脱した挙動を異常として検知します。
一般的な対象認識AIでは対応の難しい現場の異常検知シーンでご活用いただけます。
技術開発
ご相談
◇◇◇
当社のこれまでの取り組みの中で培ってきた知見を活用し、お客様の課題についてご対応させていただいています。
静止画・動画に限らず音・センサーなどのインプットを合わせたデータ解析、異常検知にお困りの方、まずはご相談ください。
BLOG
当社のメンバーによる技術解説記事を発信しています。
ご検討・導入にお役立てください。
世界一やさしいHLAC入門（間違い探し編）
今回はアダコテックのコア技術であるHLAC(高次局所自己相関)をPythonで実装しながら、サンプル問題として間違い探しを解き、HLACの仕組みについて解説しようと思います。
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やさしい！動画の異常検知CHALC入門
動画の異常検知に用いるCHLAC技術について、やさしく解説します。CHLAC (Cubic Higher-order Local Auto Correlation; 立体高次局所自己相関)技術はHLACを時間方向に拡張した3次元データに対しての特徴量抽出技術です。
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HLACを試してみた：メッシュシートの外観検査！
身近な工業製品メッシュシート を例に外観検査への適用についてご説明したいと思います。細かい繰り返し構造の正常のばらつきの中から特異な形状特徴を異常として検知することで外観検査に適用できます… READ MORE>
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