簡単に高精度な画像認識AIを構築しよう ① 学習用画像を自動で収集する方法のご紹介

茨城県産業技術イノベーションセンター（ITIC茨城）は、県内企業の技術革新をリードするため、IT・AI・ロボット、宇宙、機能性材料等の研究開発に取り組んでいます。本動画では、画像認識AIを構築するために必要なラベル付き画像を効率良く収集する手法を紹介しています。
本研究開発に関するご相談・各種お問合せは、ITIC茨城ホームぺージまで。
www.itic.pref....
『開発者コメント』
　AIを用いた検査の精度を向上させる研究を始めたとき、正常品画像か異物画像か判別が難しい画像の検査を行う場合は、判別が難しい学習用の画像が大量に必要になることがわかってきました。そのため、判別が難しい画像を集めるのに非常に苦労し、また判別難易度が高い異物画像を正常品画像と間違ってラベル付けしてしまったため検査精度が低下するという問題を抱えていました。何とか自分が楽をすることができないかと考えたときに、ピッキング等の検討用に導入済みのロボットやカメラを利用することができないかと思い今回の手法を考案しました。
　この動画を視聴された方の中には同じように学習用画像の収集やラベル付けに苦労されている方もいらっしゃると思います。そのような方々の一助となれば幸いです。
本研究の詳細は、以下の研究報告書に掲載しています。是非ご覧ください。
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キーワード：AI、画像判別、画像認識、異物検査、外観検査、画像合成、mixup、精度向上、自動化、省力化、ロボット