プロダクト | TechSword 読み込まれました
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画像認識AIを開発
/
導入できる
ノーコード
AI
プラットフォーム

※ 2024年7月1日より「TechSword Platform」は「TechSword Vision」へと改称いたしました。

導入事例
ラインへの実装例もご紹介!

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TechSword Visionとは

TechSword Visionは

ノーコード

画像認識AI

ソリューション

です。

多額の設備投資や、難解なプログラミングは不要。
画像認識AIのビジネス応用をかんたん操作で実現できます。

必要な機能が一揃いご利用可能

build

画像認識AIの開発

プログラミング一切不要で貴社専用AIを開発。

file_download

AIの現場への導入

マウスクリックだけで、AIを現場のデバイスに自動でインストール。

cached

AIの運用と改善

AIの再学習も可能。精度向上のための画像も自動で収集。

さらに

photo_filter

画像生成AIによるデータ作成

数枚の画像からAIで大量の不良品画像を生成することも可能。

画像認識AIの活用例

  • 製品の外観検査

    不良品や製品の異常箇所の検出

  • 医用画像診断支援

    画像内の細胞の種類や数、場所の特定や病変部位の検出

導入の流れ

  • 01

    画像データの準備

    開発するAIに認識させたい写真をあらかじめ集めておきます。目安枚数はまず100枚を推奨しております。例えば製品の外観検査であれば、キズ不良の写真と打痕不良の写真を合わせて100枚程度ご用意ください。

  • 02

    ご自身の手でAI開発

    TechSword Vision上に画像データをアップロードすることで、ユーザー様ご自身の手でAIを開発いただけます。ラベル付など開発の方針については弊社のスタッフとの相談も承っておりますのでご安心ください。

  • 03

    現場デバイスへインストール

    AI開発が終わると、現場に設置されたデバイスにAIをインストールすることができるようになります。
    インストール作業も、簡単なマウス操作だけであっという間に完了です。

  • done

    運用開始

    デバイスへのインストールが完了すれば、早速カメラ映像に対してのリアルタイム判定が開始します。お手元で実際にお試しください。

  • 04

    AIの再学習

    現場でAIを運用しながら精度を評価していただき、もし不十分だった場合は「再学習」により改良していただくことも可能です。
    AIが判断に迷った画像も自動的に収集するので、長く運用していただくほど精度向上に近づきます。

  • 導入事例
    ラインへの実装例もご紹介!

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    画像生成機能

    画像認識AIの導入にあたって
    このようなご不安はありませんか?

    ウチの製品だと、

    学習用の不良品画像が

    なかなか

    手に入らないんだよなあ...

    2024年11月リリース

    TechSword Vision

    なら、

    生成AIで不良品画像

    作れます。

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    正常画像と不良品画像が1枚ずつあれば、貴社専用の画像生成AIを作成可能。
    AIによる自然な描き込みをご覧ください。

    正常画像

    生成結果

    「ベアリング」に

    「欠け」

    を生成

    正常画像

    生成結果

    「ベアリング」に

    「汚れ」

    を生成

    正常画像

    生成結果

    「ベアリング」に

    「線傷」

    を生成

    正常画像

    生成結果

    「ベアリング」に

    「欠け」

    を生成

    正常画像

    生成結果

    「ベアリング」に

    「汚れ」

    を生成

    正常画像

    生成結果

    「ベアリング」に

    「線傷」

    を生成

    正常画像

    生成結果

    「ベアリング」に

    「欠け」

    を生成

    画像生成機能が

    継続的な精度改善へのシナジー

    をもたらします。

    01

    画像を生成する

    特に精度を高めたい不良の画像を用意し、画像を生成します。はじめての画像認識AI開発でもご活用いただけます。

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    02

    AIに学習させる

    生成画像の中から自然に見えるものを選定し、画像認識AIの学習に取り入れます。

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    03

    新しいAIを運用する

    AIの学習が終わったら、その精度を評価します。問題なければ運用してみましょう。

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    04

    弱点がないか評価する

    運用を続けるうちに新しく弱点が見つかるかもしれません。日々の成果をモニタリングし、改善点を探してみましょう。

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    01

    画像を生成する


    更なる改善へ・・・

    画像生成の流れ

    • 01

      画像生成AIに学習させる

      不良画像をアノテーションし、画像生成AIに学習させます。
      すでにある画像認識AIのアノテーション結果をそのまま取り込むことも可能なので、すぐに使い始められます。

    • 02

      生成箇所を指定する

      不良のない画像をアップロードし、その中で生成させたい箇所を指定します。
      正常画像を下地として、ペンで描き込むような簡単操作です。

    • 03

      生成を開始する

      生成箇所の指定が終わったら、生成を開始しましょう。
      指定された内容に基づき、画像生成AIが候補画像を大量に生成します。

    導入事例
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    TechSword Visionの特長

    trending_up

    高い費用対効果

    AI開発から現場導入まで完全ノーコードなので、全てを内製化することができます。

    touch_app

    わかりやすいデザイン

    プログラミングや専門用語を覚える必要のない、どなたでも使いやすいデザインです。

    mood

    簡単セットアップ

    現場でのセットアップは電源を繋ぐだけ。デバイス本体も手のひらサイズのコンパクトさです。

    device_hub

    様々な現場機器との連携

    モニター表示・パトランプ連携・排斥機構連携など様々な機器との連携機能をご用意しております。

    photo_filter

    画像生成機能も搭載

    自社製品を学習した生成AIを作ることができ、画像の準備の段階からもAIを活用していただけます。

    tune

    定量条件の組み合わせも可能

    寸法や位置などの条件の設定も可能。貴社の品質基準に寄り添った検査を実現できます。

    FAQ

    資料請求

    サービス紹介資料

    導入事例 ラインへの実装例 についてご紹介している資料をご覧いただけます。

    ご請求いただいてから1営業日以内に資料をお送りいたします。

    ※ 都合によりお送りできない場合もございます。

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