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外観検査でいちばん難しい被写体は? ― 答えは「鏡」。TR-300で反射面の傷と平坦度を見る
外観検査で最も手強い相手は何か――それは、ほとんどの方が毎朝のぞき込んでいる「鏡」です。まずは、下の一枚をご覧ください。 !オフィスの壁に掛かった鏡。窓・ブラインド・庭の緑・撮影者・デスク・TOMOMI RESEARCH […]
コンクリート表面のひび割れを「見逃さない」AI ― E3 ENGINE®の異常検知性能を実データで検証
橋梁やトンネル、建物の壁面に走る微細なひび割れ。インフラや構造物の点検では、こうした「疵(きず)」をいかに見落とさず、しかも過検出せずに捉えられるかが品質と安全を左右します。本記事では、TOMOMI RESEARCHのA […]
技術ブログ:産業画像異常検知最前線:ディープラーニングによる全体像と実装指針
原題: Deep Industrial Image Anomaly Detection: A Survey 著者: Jiaqi Liu, Guoyang Xie, Jinbao Wang, Shangnian Li, C […]
[技術ブログ] データが少なくても「異常」は見抜けるか?
PatchCore最適化が解き放つ少数学習の可能性 1. 導入:現場を阻む「大量の正常データ」という壁1. 導入:現場を阻む「大量の正常データ」という壁 AIの世界では古くから「データこそが王様(Data is King […]
時系列異常検知(Time Series Anomaly Detection):過去10年の進化と未来への展望
時系列異常検知:過去10年の進化と未来への展望 本記事は、Paul Boniol、Qinghua Liu、Mingyi Huang、Themis Palpanas、John Paparrizosらによる包括的なレビュー論 […]
VisAデータセットをMVTecAD型に変換する
VisAデータセットをMVTecAD型に変換する Anomaly Detectionにおいて、データセットの構造を整備することは後のパイプライン構築や比較分析に大きく影響します。本記事では、VisAデータセットをMVTe […]
[技術ブログ] 高解像度画像の異常検出の救世主!?メモリ効率的なタイルド・アンサンブル手法(Tiled Ensemble)を徹底解説
高解像度画像の異常検出の救世主!?メモリ効率的なタイルド・アンサンブル手法(Tiled Ensemble)を徹底解説 近年、製造業をはじめとする様々な産業分野で、製品の欠陥や異常を自動的に検出する技術へのニーズが高まって […]
産業用異常検知の新たな挑戦:「MVTec AD 2」データセット
産業用異常検知の新たな挑戦:「MVTec AD 2」データセット 1. 論文の基本情報 タイトル: The MVTec AD 2 Dataset: Advanced Scenarios for Unsupervised […]
新ロボット導入のお知らせ
TOMOMI RESEARCHでは、新たに4軸アームロボットを導入しました! このロボットは、LLM(大規模言語モデル)とComputer Visionを組み合わせ、よりスマートで柔軟な制御を実現するGeneral制御シ […]
「Densing Law」で読み解く次世代の大規模言語モデル(LLMs)進化論
はじめに AI研究の最前線では、効率性と性能の両立を目指した新たな指標や法則が次々と登場しています。今回注目する論文「Densing Law of LLMs」(2024年)は、「能力密度(Capability Densi […]










