【外観検査の知識】ディープラーニング（物体認識）における検証
AI（ディープラーニング）における検証の進め方について説明します。
ディープラーニングによる画像認識・検査導入を検討する企業様からよく質問をいただくのが「何枚の画像を用意すれば検査できるのか？」という点。 結論から言うと、「明確には断定できない」が実情です。なぜなら、対象物の見た目（色・形・角度など）や変化する特徴の複雑さに応じて、必要なデータ量は大きく変動するからです。 本記事では、検証の基本プロセスを以下のように整理しています： 検査対象の製品を撮影し、まず数百枚程度の画像を収集（たとえば200枚を目安に） そのうちの半数を選び、対象物に対して「アノテーション」を付与 アノテーション済みデータを学習データとしてAIに学習させ、残り画像で検証（認識できるかテスト） 誤認識や認識漏れがあれば、画像数を増やしたり、アノテーションを見直したりして再試行 このような「データ拡張 → 学習 → 検証 → 再調整」を、満足できる精度が得られるまで繰り返す ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。
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「大きな効果を得る」、その一方で「費用を抑える」。シンプルなのに果てしない努力が求められます。 だからこそ、技術やサービスという手段で「費用対効果」を追求し続ける価値があるとスカイロジックは考えています。 EasyInspector2/DeepSky：累計2,500の導入実績がある外観検査ソフトです。 効果：高精度かつ軽量のAI モデルを開発しました。1台のPCに5台のカメラを同時接続できます。 費用：設定習得のコストを低減するためノーコードはもちろん、検査モードを決めるだけで必要な処理が決定されます。低コストで増設や横展開が可能です。 EasyMonitoring2：カメラによりメーターを正確に読取・記録し、異常を通知するシステムです。時間とコストがかかる巡回監視を無くします。 効果：メーター読取だけでなく、AIで処理槽や油漏れなどの確認も自動化可能にしました。 費用：PC１台で100台までの安価なカメラに接続することができます。月額費用はかかりません。 これらの他にも「費用対効果」のための様々な製品を提供しています。是非、貴社の課題・テーマをお聞かせください。