少量多品種の検品に対応する「Few-shot Learning」を用いた画像認識の高度化手法

少量多品種の検品に対応する「Few-shot Learning」を用いた画像認識の高度化手法とは

少量多品種の検品に対応する「Few-shot Learning」を用いた画像認識の高度化手法とは、製造業などで発生する、種類が多く発生頻度が低い不良品や異物の検品において、AIが極めて少ない学習データから効率的にパターンを学習し、高精度な識別を可能にする技術です。従来の深層学習モデルが大量のデータセットを必要とするのに対し、Few-shot Learningは数枚から数十枚の画像サンプルでモデルを適応させることを目指します。これにより、これまでデータ不足からAI導入が困難であった少量多品種の生産ラインにおける目視検査の自動化・高度化を実現し、親トピックである「画像認識の精度不足」という課題解決に貢献します。

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