Roxy AIに新規機能が追加されました！～より使い勝手が向上する機能追加とKeyenceのVJシリーズカメラに対応～

株式会社Roxy（2020年4月1日設立、代表取締役：石黒貴之）が開発、販売するAI検査製品「Roxy AI」は、外観検査において、少量のサンプルでも、高い精度のAIモデルを短時間で作成できます。
この度、さらなる使い勝手の向上や精度向上のための機能強化、KeyenceのVJシリーズカメラに対応するバージョンアップをしました。先日提供を開始した試行ライセンスを使って、これらの新しい機能を是非ご評価ください。



【Roxy AIについて】
工業製品の外観検査、食品等の異物混入検査など、従来の画像検査処理では検出できなかった不良を、独自の画像処理AIの技術を使い、高速・高精度に検出できるパッケージソフトウェアです。今後の人手不足への対応や、検査品質の向上を図ることができます。

[画像1: https://prtimes.jp/i/61337/7/resize/d61337-7-814637-7.png ]


・製品特徴ページ：https://roxy-ai.jp/features/
・動画紹介ページ：https://roxy-ai.jp/movies/

【新機能について】
バージョンアップでは、配布可能なアノテーションツールの追加、使い勝手や精度向上のための学習機能が強化されました。また、ランタイムライセンスで、KeyenceのVJシリーズカメラが使用可能になりました。

（1）学習ライセンス
・配布自由なモデラー：アノテーション専用のライセンス無用のアプリケーション
・過学習チェック：学習中のAIモデルが過学習かどうかを視覚的に判断可能
・重視指標の選択：複数のAIモデルから検出漏れ低減か過検出の低減かを優先順位付けして選択可能
・グレーゾーン閾値の指定：正常か不良か微妙なワークを選別可能
・水増し禁止領域指定：水増し処理をしたくない領域を設定可能
・検査速度の推定：ハイパーパラメータを変更した時の検査速度への影響を事前把握可能

（2）ランタイムライセンス
・KeyenceのVJシリーズへの対応
KeyenceのVJシリーズサイト：https://www.keyence.co.jp/ss/products/vision/vj/

試行ライセンスでRoxy AIを評価したい方は、当社のWEBサイト、問い合わせフォームよりお問い合わせください。
https://roxy-ai.jp/contact/

【検証事例】
Roxy AIを使えば、誰でも簡単に高精度のAIモデルを作成できます。以下のその一例をご紹介します。

ナッツの段ボール片混入検出：食品の異物混入検査事例です。見分けにくい食品などの背景から異物のみを抽出できます。
ゴム部品のキズ等の不良検出：工業製品の外観検査事例です。製品個体差が多く、ルールベース検査では困難です。ゴム製品の他、金属・樹脂などの製品でも高い精度での外観検査が可能です。
抵抗の異種検出：工業製品の異物検査の例です。

いずれの事例でも、60～100枚程度の画像、20分～30分の学習で、精度100％を達成しました。（ナッツの段ボール片混入検出事例は、撮影から学習、テスト・精度出しまで2時間未満で達成。）

【検証事例１：ナッツの段ボール片混入検出】
・画像サイズ：幅x高さ:1600×1024
・学習データ画像：正常品:89枚 不良品:24枚
・テスト画像:20枚

(1)正常画像例
[画像2: https://prtimes.jp/i/61337/7/resize/d61337-7-766546-0.png ]


(2)不良画像例
※赤枠内が不良部位。判別しにくい小さな段ボール片が混入


[画像3: https://prtimes.jp/i/61337/7/resize/d61337-7-803305-1.png ]


(3)学習・テスト結果
・学習時間：約20分
・テスト結果：検出漏れもなく、過検出もなし
　不良をすべて検出 ：8、正常品で指摘無し ：12
[画像4: https://prtimes.jp/i/61337/7/resize/d61337-7-397535-2.png ]

※検証実施、データ提供は代理店の「ウインズソフト株式会社」より
ウインズソフト株式会社：https://www.winsft.jp/

【検証事例２：ゴム部品のキズ等の不良検出】
・画像サイズ：幅x高さ:1920×1200
・学習データ画像：正常品:42枚 不良品:15枚
・テスト画像:12枚

（1）正常画像例
※かなりの製品個体差あり
[画像5: https://prtimes.jp/i/61337/7/resize/d61337-7-783197-4.png ]



（2）不良画像例
※赤枠内が不良部位
[画像6: https://prtimes.jp/i/61337/7/resize/d61337-7-868996-5.png ]


(3)学習・テスト結果
・学習時間：約30分
・テスト結果：検出漏れもなく、過検出もなし
不良をすべて検出 ：6、正常品で指摘無し ：6


[画像7: https://prtimes.jp/i/61337/7/resize/d61337-7-845522-6.png ]


※検証実施、データ提供は代理店の「ウインズソフト株式会社」より
ウインズソフト株式会社：https://www.winsft.jp/

【検証事例３：抵抗の異種検出】
・画像サイズ：幅x高さ:1024×1024
・学習データ画像：正常品:30枚 不良品:30枚
・テスト画像:20枚

（1）正常画像例


[画像8: https://prtimes.jp/i/61337/7/resize/d61337-7-706993-11.png ]


（2）不良画像例
※2種類の異種抵抗が１つずつ混入。１つは、赤い線の本数だけ違う判別のしにくいもの。


[画像9: https://prtimes.jp/i/61337/7/resize/d61337-7-208457-10.png ]



(3)学習・テスト結果
・学習時間：約20分
・テスト結果：検出漏れもなく、過検出もなし
不良をすべて検出 ：10、正常品で指摘無し ：10


[画像10: https://prtimes.jp/i/61337/7/resize/d61337-7-330534-13.png ]

[画像11: https://prtimes.jp/i/61337/7/resize/d61337-7-518311-12.png ]


※検証実施、データ提供は代理店の「株式会社JTG」より
URL：https://jtg-agency.jp/

３つの検証事例の詳細は以下を参照ください。
URL：https://roxy-ai.jp/example_main/

【会社概要】
■Roxy AI　開発会社
商号：株式会社Roxy　URL：https://roxy-ai.jp/
代表者：代表取締役　石黒　貴之
所在地：名古屋市西区宝地町358番地の2
お問い合わせ先：[e-mail]

■Roxy AI　提案・導入会社（撮像～AIモデル作成～検査システム導入）
商号：株式会社JTG　URL：https://jtg-agency.jp/
代表者：代表取締役　清水　康孝
所在地：名古屋市東区徳川1丁目607番地
お問い合わせ先：[e-mail]

■Roxy AI　提案・導入会社（撮像～AIモデル作成～検査システム導入）
商号：ウインズソフト株式会社　URL：https://www.winsft.jp/
代表者：代表取締役　勝野　通
所在地：名古屋市中区栄2-3-6　NBF名古屋広小路ビル8F
お問い合わせ先：[e-mail]

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