自社で完結！外観検査AI装置の作り方① 1万円から始める外観検査

【動画概要】
本動画は経済産業省様より公開されているAI導入ガイドブックに従って実際に外観検査AIを制作した動画です。製造業者様に使っていただけることを想定し制作し、ソフトウェアの設定や動画内で使用したプログラムも公開しておりますので参考にしていただけますと幸いです。

▼本動画はシリーズ動画です。
動画１： 自社で完結！外観検査AI装置の作り方① 1万円から始める外観検査

動画２：自社で完結！外観検査AI装置の作り方② Azureでできる機能追加とその効果

動画３：自社で完結！外観検査AI装置の作り方③ 不良品画像不足への対応と精度を上げる方法

▼本動画の流れ
00:00　経産省AI導入ガイドブックの紹介
02:42　装置制作（物品の準備）
04:06　装置制作
06:27　検査対象部品の準備
06:57　データの撮影
08:38 　【AI作成】Azure Custom Visonの設定
10:31 　【AI作成】AIモデル構築（画像アップロード＆アノテーション）
11:25 　【AI作成】AIモデル構築（学習と精度検証）
13:11 　導入準備（プログラムの設定）
14:10 　導入・運用

▼本文中で用いた資料や補足リンク
経済産業省　AI導入ガイドブック　外観検査（部品、不良品あり）
https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/AIguidebook_gaikan_furyo_FIX.pdf

▼動画中で使用したプログラムのソースコード
https://github.com/dipromotion/AnomalyDetector

▼Azure Custom Visionが使用できるようになるまで

▼Pythonのインストール
https://www.python.jp/install/windows/install.html

▼ライブラリのインストール
https://www.python.jp/install/windows/pip.html
・以下２つのコマンドを実行してください
– pip install opencv-python
– pip install requests

▼そもそも画像解析AIで何ができるの？と思われた方はこちらの動画をご覧ください。
Pythonで作成したデモ動画とともに実用例を紹介しております。

▼制作に関するサポート依頼やお問い合わせ
https://www.kdl.co.jp/contact/