技術ブログ
AI異常検知の「評価」を、手を動かして理解する(4/4)新着!!
〜 閾値・混同行列・ROC/PR/F1 を、スライダーを動かしながら体感するチュートリアル 〜 AI外観検査を導入するとき、いちばん誤解されやすいのが 「評価（evaluation）」 の部分です。 「F1 が最大の閾値 […]
AI異常検知の「評価」を、手を動かして理解する (3/4)新着!!
〜 閾値・混同行列・ROC/PR/F1 を、スライダーを動かしながら体感するチュートリアル 〜 AI外観検査を導入するとき、いちばん誤解されやすいのが 「評価（evaluation）」 の部分です。 「F1 が最大の閾値 […]
AI異常検知の「評価」を、手を動かして理解する (2/4)新着!!
〜 閾値・混同行列・ROC/PR/F1 を、スライダーを動かしながら体感するチュートリアル 〜 AI外観検査を導入するとき、いちばん誤解されやすいのが 「評価（evaluation）」 の部分です。 「F1 が最大の閾値 […]
AI異常検知の「評価」を、手を動かして理解する(1/4)新着!!
AI外観検査を導入するとき、いちばん誤解されやすいのが 「評価（evaluation）」 の部分です。 「F1 が最大の閾値に設定します」と言われても、F1 とは何か、なぜ閾値で結果が変わるのか、 100% という数字を […]
AI外観検査の閾値は、どう決まるのか——「見逃しゼロ」の代償を数字で確かめられる無料Webアプリを公開しました新着!!
「見逃しゼロ」を選ぶと、Recall（検出率）は100%になります。同時に、過検知が53件に増え、Precision（適合率）は65%まで下がります。株式会社TOMOMI RESEARCHは、AI外観検査における異常スコ […]
この硬貨、ちゃんと"見えて"いますか？ ― FORESIGHT STEREO Viewerで、色と形を別々に取り出す
毎日のように手にしている硬貨。見慣れているはずのその表面は、本当に「見えて」いるでしょうか。当社の3D画像化技術 FORESIGHT STEREO® を、現場の担当者がその場で操作できるGUIアプリケーションにしたのが […]
RobustMAD: 工場の検査を任せられる「小さなAI」はどこまで信用できるか
「この画像に欠陥はありますか?」——そう聞けば、AIはケーブルの傷を正しく見つける。ところが「欠陥が無いことを確認してください」と言い換えただけで、同じ画像に「問題ありません」と答えてしまう。検査でこの反転は、見逃し、つ […]
「この鋼板に欠陥があります。見えますか?」― Foresight Stereoで、色では見えない打痕を"形"として映し出す
この鋼板の表面には、実は欠陥があります。どこか分かりますか? 右の矢印プレートに目は行っても、肝心の欠陥そのものは見つけにくいはず。それはこの欠陥が打痕（だこん＝押し込み疵）、表面がわずかに凹んだ「形」の欠陥で、色のコン […]
同じ半導体チップを1回撮るだけで、「色」と「形」を別々に見られたら？ ― TR-100で半導体表面を観察する
半導体チップの表面は、外観検査でいちばん「目移りする」被写体のひとつです。金属光沢に薄膜の干渉色が乗り、シャボン玉のように紫・緑・赤・青・黄が入り混じる――その鮮やかさに、肝心の「形」がすっかり紛れてしまうからです。配線 […]
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 […]