AI外観検査

機械学習を用いて、製品の傷・欠け・異物などの良否を画像から自動で判定する検査。

なぜ重要か

ルールベースでは設定が難しい、見た目のばらつきが大きい不良の判定に向く。検査の自動化・標準化を進める。

現場での使われ方・選定での意味

良品・不良品の画像で学習させて判定モデルを作る。教師データ（学習用画像）の質と量が精度を左右する。

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