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AIの外観検査って、どんなことができるの?~実例で学ぶ識別編~
どうも!MENOU広報のkojimaです。
今回は、MENOUが運営しているMENOUユーザーさまとのコミュニケーションの場「MENOUフォーラム」という、MENOU公式ユーザーフォーラムより記事を紹介したいと思います!
MENOUフォーラムとは?
まずMENOUフォーラムとはどんなものなのか?を説明しますと、
外観検査をAIで自動化するソフトウェア「検査AI MENOU」の技術メンバーによる機能紹介やtips記事を公開しているWEBページです。
またユーザーフォーラムの名の通り、実際に検査AI MENOUを使ってくださっているユーザーさまからの質問&MENOUの回答(FAQ)などもオープンに公開しています。
気になる方はこちらからご覧になってみてください!内製化・自動化へのヒントが沢山つまっています!
今回の記事の筆者:yuichiさん
さて、今回ご紹介する記事は、MENOU開発チームよりカスタマー開発のチームリーダーyuichiさんがMENOUフォーラムに公開した記事になります。
yuichiさんのユーモアも溢れつつ、検査AI MENOUでどんなことができるのかをわかりやすくご紹介していますので、ぜひ最後までご覧ください!
因みにyuichiさんは、前回MENOUのバーチャルオフィス“Gather”を紹介した記事でも登場しています😉
さらにMENOUのWantedlyにもyuichiさんは記事を執筆されているので、こちらも要チェック!
やってみよう!瓜の識別
ここからはyuichiさんの記事をMENOUフォーラムより転載します。(一部、画像キャプションに補足編集をしています)
私は突然の“瓜”の登場にすぐに心が惹きつけられました(笑)瓜ってこんなに沢山の種類があるんですね~(そこ?)
美味しそうだな~とか思いながら勉強にもなるコンテンツです。
さあ、行ってみましょう!
今回は趣向を変えて、私の父が趣味で作っている瓜の識別をやってみたいと思います。
![](https://assets.st-note.com/img/1722480866230-8yeXkmFoTt.jpg?width=1200)
左上の丸いのが冬瓜(とうがん)で、
左下のオレンジっぽいのがピーナッツカボチャ、
右のラグビーボールみたいなカボチャはおそらくスイートタックルです。
領域検出と形状抽出で瓜を品種ごとに検出
①瓜検出用の領域検出を追加
![](https://assets.st-note.com/img/1722481027690-4fURM4vPZu.png)
②瓜検出のアノテーション及び学習
ここでは結果だけ表示します。
![](https://assets.st-note.com/img/1722482958187-5qFHnx7684.jpg?width=1200)
③冬瓜検出用の形状抽出を追加
![](https://assets.st-note.com/img/1722494127544-jdxnszmwmi.png)
④冬瓜検出用の形状抽出の設定
入力輪郭をスコアマップに切り替えます。
![](https://assets.st-note.com/img/1722494159621-1a6Tm17rY0.jpg?width=1200)
面積をみて冬瓜のみを検出します。
![](https://assets.st-note.com/img/1722495420364-Ae9yMVrbXJ.jpg?width=1200)
![](https://assets.st-note.com/img/1722495443228-tJiwWYidNS.jpg)
冬瓜の面積は289679~306631なので、最小面積250000、最大面積350000と設定します。
![](https://assets.st-note.com/img/1722495472642-W1xVEddtrE.jpg?width=1200)
これで冬瓜のみを検出することが出来ました。
⑤ピーナッツカボチャ検出用の形状抽出を追加
![](https://assets.st-note.com/img/1722495863062-BrV3oz8FNJ.png)
⑥ピーナッツカボチャ検出用の形状抽出の設定
入力輪郭をスコアマップに切り替えてから、今度は輪郭長をみてピーナッツカボチャのみを検出します。
![](https://assets.st-note.com/img/1722496004513-6FCNv1OgyU.jpg?width=1200)
![](https://assets.st-note.com/img/1722496029060-vsQakOu5ZN.jpg)
ピーナッツカボチャの輪郭長は2032~2113なので、最小長を2000、最大長を2120と設定します。
![](https://assets.st-note.com/img/1722496067141-004TD5tO23.jpg?width=1200)
これでピーナッツカボチャのみを検出することが出来ました。
⑦スイートタックル検出用の形状抽出を追加
![](https://assets.st-note.com/img/1722496124124-53EabZngC3.png)
⑧スイートタックル検出用の形状抽出の設定
入力輪郭をスコアマップに切り替えてから、今度は最も離れた距離を見てスイートタックルのみを検出します。
![](https://assets.st-note.com/img/1722496299905-jLy7zaRl4B.jpg?width=1200)
![](https://assets.st-note.com/img/1722496360338-dWFGnWu8Ey.jpg)
輪郭座標のうち最も距離が遠い座標のペアの部分に緑色の線が引かれます。
そしてその距離を見て識別します。
スイートタックルは距離が1327だったので、最小長を1300、最大長を1400と設定します。
![](https://assets.st-note.com/img/1722496387104-HPjtlCdHia.jpg?width=1200)
これでスイートタックルのみを検出することが出来ました。
今回は領域検出でいっぺんに3種類の瓜を見つけた後に、それぞれ別のアプローチで、瓜を仕分けていきました。
>>>>>動画版もあります。
瓜の例は以上となります。
まとめ
いかがだったでしょうか?
検査AI MENOUの中身を少しご理解いただける内容だったかと思います。
複数の瓜から各種別を見分けられるということは、AIに欠陥ごとに学習させ検出させることもできる訳です!
検査AI MENOUは内製化を目的としたソフトウェアですので、検査モデルの開発をどんな風に行うのか、そのイメージが伝わればうれしいです。
今回は入門編といった内容で、識別編をお届けしました。
それでは、また!