アノテーションがAI外観検査のボトルネック
Deep Learning検査の導入で最も工数とコストがかかるのは、AIモデルの学習に必要なアノテーション（教師データ作成）です。1枚の画像に対して欠陥の位置・種類・範囲をラベル付けする作業で、品種ごとに数百〜数千枚必要。
コスト削減の3つのアプローチ
1️⃣
VLMによるオートアノテーション
VLMが検査画像のラベル付けを自動で行い、人手によるアノテーション工数を削減。
2️⃣
ブラウザベースの学習UI
現場オペレーターがブラウザ上で直感的にAIモデルの学習・調整が可能。専門知識が不要。
3️⃣
NG画像の自動生成
VLMで不良パターンのNG画像を自動生成し、不足する学習データを補完。不良品が少ない製品でも学習可能。
技術解説
VLM（Vision Language Model）による外観検査の仕組み
ソリューション
多品種外観検査AI｜VLMで学習コストを削減