社内ＳＥの日常、ＡＩ外観検査の記事がヒットしたみたい

ｎｏｔｅのアプリを起動し、アクセス数を見てみました。
ＡＩ外観検査の記事が異様に閲覧されていることを知り、多くの技術者さんが笑いながら記事を読んでいる姿を思い浮かべました。

ＡＩ外観検査のシステムを作れる人にとっては、当たり前で初歩的な情報なのでしょうけど、私は作れない技術者ですから考えるだけでも大変です。
自分の記事を読み返してみて、自分自身で新しい発見をしました。

ＡＩ外観検査を１００％の正解率にするためには、ＡＩが画像判定する前の画像、１００％の判別が可能なように合成する必要があるのです。
画像判定用の合成、安定して計算させるためには、不良が判別できる安定した照明とデジカメが必要です。

要するに目標から安定して逆算できるように、画像処理の知識、画像撮影の知識が必要だと思うのです。
ＡＩは自動的に計算するだけですから、ＡＩ画像検査に知識がない人ほど、ＡＩの技術こそ大事だと勘違いしている現状がありそうです。

以前にも書いた、技術者の能力が十分にないと、十分な精度を持つＡＩ外観検査システムは作れないと思います。
人間の認知力の癖を数学的に理解できているか、暗闇でスマホの撮影をしながら考えてみたら楽しいかも。

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