事例：錠剤に生成した不良（矢印箇所が生成した不良）
AIを用いて外観検査を自動化する際に、教師用データ或いはAIの精度検証用データとして不良画像が必要となります。そこでネックとなるのが、そもそも不良品が少なく不良画像が足りない、過去の不良画像を収集するのに手間がかかるといった課題です。
▶不良画像枚数と検査精度の関係
当社の検証事例では、生成した不良画像を約900枚用いるとAIによる外観検査の精度が97％まで向上しました。
不良画像が約900枚で検査精度97％を達成
▶不良画像が簡単に生成できます
RUTILEAの不良画像生成AIを活用すれば、不良の種類を選択して、元画像に対して不良をAIで生成させた不良画像を簡単に作成できます。今回、WEB上で無料体験いただけるサービスを公開しましたので、ぜひお試しください。
▶不良画像生成AI WEBトライアル版 https://generative-defect.rutilea.com/
▶ご利用方法 こちらをご確認ください。https://rutilea.com/defective_image_generative_ai_webtrial/
▶不良画像生成AIで生成した画像事例
▼食品上に虫の画像を生成することもできます。
その他の事例 https://rutilea.com/defective_image_generative_ai/
▶RUTILEAでは、お客様のニーズに合わせて画像生成AIをファインチューニングし、課題解決のサポートをいたします。WEB版での対応が難しいワークや、希少な材質で不良品画像の生成が難しいことがございましたら、お気軽にお問い合わせください。
【株式会社RUTILEAについて】
企業名：株式会社RUTILEA https://www.rutilea.com/
創 業：2018年8月
所在地：京都府京都市中京区下丸屋町397番地 Y.J.Kビル 6階
代表者：代表取締役社長 矢野 貴文
資本金：3.67億円（資本準備金を含む。2023年8月1日現在）
事業内容：ゼロコードAIによる業務プロセスの自動化
