फ़ूजीत्सु ने एआई को विकसित किया छवि निरीक्षण के लिए उत्पाद की उपस्थिति में असामान्यता का पता लगाने के लिए मुख्य बेंचमार्क में विश्व-अग्रणी परिशुद्धता के साथ

TOKYO, 29 मार्च, 2021 - (JCN Newswire) - फुजित्सु प्रयोगशालाओं ने आज छवि निरीक्षण के लिए एक एआई प्रौद्योगिकी के सफल विकास की घोषणा की जो खरोंच और उत्पादन त्रुटियों सहित विनिर्मित वस्तुओं पर कई प्रकार की बाहरी असामान्यताओं का अत्यधिक सटीक पता लगाने में सक्षम बनाती है। प्रौद्योगिकी एक एआई मॉडल का उपयोग करती है, जो किसी उत्पाद लाइन के निरीक्षण प्रक्रिया से खींचे गए दोषपूर्ण उत्पादों की वास्तविक छवियों का उपयोग करने वाले प्रशिक्षण डेटा को तैयार करने के लिए नकली असामान्यताओं के साथ उत्पादों की छवियों पर प्रशिक्षित किया जाता है।

अंजीर। 1. विकास तकनीक की रूपरेखा

अंजीर 2. पूर्व कला के साथ तुलना

यह तकनीक उत्पादों में अलग-अलग रूप से भिन्न होने वाली विकृतियों और दोषपूर्ण तारों के पैटर्न जैसी असामान्यताओं का सही ढंग से पता लगाने में सक्षम है, भले ही वे सामान्य दिखाई दें, जैसे कि विभिन्न ऊन या रंग के साथ कालीन, या अलग-अलग तारों के आकार वाले मुद्रित सर्किट बोर्ड। विकसित तकनीक ने विभिन्न विनिर्मित वस्तुओं की बाहरी छवियों से एकत्र किए गए सार्वजनिक डेटा (1) का उपयोग करके एक बेंचमार्क में दुनिया की अग्रणी सटीकता (2) को सफलतापूर्वक प्राप्त किया।

फुजित्सु ने इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों का निर्माण करने वाली फैक्ट्री, फुजित्सु इंटरकनेक्ट टेक्नोलॉजीज लिमिटेड के नागानो प्लांट में निरीक्षण प्रक्रिया के दौरान इस तकनीक की प्रभावशीलता को सत्यापित किया और मुद्रित सर्किट बोर्डों के निरीक्षण के लिए आवश्यक मैन-घंटे को 25% तक कम करने में इसकी प्रभावशीलता की पुष्टि की। प्रौद्योगिकी अंततः निर्माण संयंत्रों में श्रमिकों के कार्यभार को कम करने और उत्पादकता में सुधार करने में मदद करने की क्षमता प्रदान करती है, जबकि फ्रंटलाइन कर्मचारियों के लिए नई कार्यशैली शुरू करने में मदद करती है।

पृष्ठभूमि और चुनौतियां

निरीक्षण प्रक्रिया की साइट पर, निरीक्षक यह निर्धारित करता है कि उत्पाद अनुमानित आकार, विस्तृत संरचना और बनावट जैसी विशेषताओं के आधार पर दोषपूर्ण है या नहीं। उदाहरण के लिए, आकृति विकृति परीक्षण में अनुमानित आकार को महत्वपूर्ण माना जाता है, और हालत या पैटर्न परीक्षण में बनावट को महत्वपूर्ण माना जाता है। इसके अलावा, भले ही उत्पाद सामान्य दिखाई देता है, अगर कोटिंग, रंग और तारों के आकार जैसे तत्वों में अलग-अलग विविधताएं हैं, तो इन विशेषताओं की जांच प्रत्येक आइटम के लिए की जाती है, और निरीक्षण यह निर्धारित करते हुए किया जाता है कि क्या व्यक्तिगत अंतर या असामान्यताएं स्वीकार्य सीमा के भीतर आती हैं। । इसलिए, जब गुणवत्ता नियंत्रण कार्यों का संचालन करने के लिए एआई को प्रशिक्षित किया जाता है, तो यह आवश्यक है कि एक सामान्य छवि में व्यक्तिगत आधार पर होने वाली विभिन्न प्रकार की विशेषताओं को पकड़ने में सक्षम हो। हालांकि, प्रत्येक विशेषता के लिए भारित और सारांशित सूचकांकों का उपयोग करके एक AI मॉडल को प्रशिक्षित करने की विशिष्ट विधि ने केवल एक विशेषता पर ध्यान केंद्रित करने की प्रवृत्ति को जन्म दिया है, और एक मॉडल बनाना मुश्किल साबित हुआ है जो सभी विशेषताओं को पूरी तरह से पकड़ लेता है।

नव विकसित प्रौद्योगिकी के बारे में

इस तकनीक के साथ, AI सामान्य छवि को पुनर्स्थापित करता है जिसमें से असामान्यता का पता चलने पर असामान्यता को हटा दिया गया है, और निरीक्षण की जाने वाली छवि और बहाल सामान्य छवि के बीच के अंतर को कैप्चर करके असामान्य भाग का पता लगाता है। Fujitsu ने AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए एक विधि विकसित की है ताकि विभिन्न प्रकार की विसंगतियों जैसे आकार, आकार और रंग के बिना एक सामान्य छवि को कृत्रिम रूप से सिम्युलेटेड असामान्यताओं को प्रशिक्षण के लिए तैयार की गई सामान्य छवि से जोड़कर पुनर्स्थापित किया जा सके। सामान्य छवियों को पुनर्स्थापित करने की बेहतर क्षमता ने प्रशिक्षण डेटा के रूप में असामान्यताओं वाले चित्रों को तैयार किए बिना उच्च सटीकता के साथ असामान्य क्षेत्रों का पता लगाना संभव बना दिया है। प्रशिक्षण के दौरान, Fujitsu AI द्वारा बहाल की गई छवि के साथ सामान्य छवि की तुलना करता है, अनुमानित आकृति, विस्तृत संरचना और बनावट जैसी प्रत्येक विशेषता के प्रशिक्षण की डिग्री का मूल्यांकन करता है, और आकार, रंग और असामान्यताओं की संख्या को नियंत्रित करता है ताकि इसे जोड़ा जा सके। एअर इंडिया अधिमानतः सीखा सुविधाओं पर कब्जा नहीं किया। उदाहरण के लिए, यदि AI अनुमानित आकृति को सही ढंग से पुनर्स्थापित करने में सक्षम नहीं है, तो यह कुछ छोटी असामान्यताओं के साथ असामान्य छवियों के साथ प्रशिक्षित होता है जो सामान्य उपस्थिति को प्रभावित नहीं करते हैं। इसके अलावा, यदि विवरण और बनावट थोड़ी अलग हैं, तो एआई कई असामान्य छवियों के साथ ट्रेन करता है जो विवरणों को अस्पष्ट करने या एक विशिष्ट पैटर्न जोड़ने के लिए पर्याप्त हैं। इस तरह, एआई बहाली की स्थिति का मूल्यांकन करके और कमजोर क्षेत्रों पर प्रशिक्षण जहां एआई सुविधाओं को बहाल नहीं कर सकता है, सभी छवियों को कैप्चर करने वाली सामान्य छवियों को पुनर्स्थापित करना संभव हो गया।

इसके अलावा, Fujitsu ने एक नई तकनीक विकसित की है जो 5000 से अधिक प्रकार की कृत्रिम वस्तुओं की छवियों के पुस्तकालय से विभिन्न आकार, आकार और रंगों की सामग्री उत्पन्न करती है, और संभावित रूप से असामान्यताओं की संख्या और वे जिस स्थिति में हैं, उन्हें बदलकर असामान्यताएं जोड़ती हैं। जुड़ गए है।

परिणामों

विकसित प्रौद्योगिकी ने विश्व की अग्रणी सटीकता प्राप्त की, एक AUROC (3) स्कोर के साथ उत्पादों की एक श्रेणी में 98% से अधिक है जो उनके सामान्य रूप में भिन्नताएं हैं, जैसे कि अलग-अलग फर पैटर्न और रंगों के साथ व्यक्तिगत आधार पर मुद्रित और विभिन्न के साथ मुद्रित सर्किट बोर्ड। विभिन्न भागों पर तारों के आकार। इसके अलावा, व्यक्तिगत उत्पादों जैसे कि शिकंजा और नट्स में कोई भिन्नता नहीं है, और उन उत्पादों में जहां गैर-दोषपूर्ण उत्पादों में एक समान उपस्थिति होती है, पारंपरिक प्रौद्योगिकियों (4) के बराबर सटीकता भी सफलतापूर्वक बनाए रखी गई थी।

इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों के निर्माता फुजित्सु इंटरकनेक्ट टेक्नोलॉजीज के नागानो प्लांट में निरीक्षण प्रक्रिया के दौरान इस तकनीक की वास्तविक दुनिया की प्रभावशीलता का सत्यापन किया गया। प्रौद्योगिकी मुद्रित सर्किट बोर्डों के निरीक्षण के लिए आवश्यक मानव-घंटे को कम करने में 25% तक सफल रही।

भविष्य की योजनाएँ

भविष्य में, फ़ूजित्सु फ़ूजीत्सू के एआई प्रौद्योगिकियों के पोर्टफोलियो का समर्थन करने के लिए इसे और अन्य संबंधित तकनीकों को और विकसित करेगा, "फ़ूजत्सु मानव सेंट्रिक ज़िनराई," और फ़ूजीत्सु के निर्माण ब्रांड "COLMINA" के लिए इस नए दृष्टिकोण को लागू करने का लक्ष्य है, जो डिजिटल परिवर्तन प्रदान करता है (DX ) विनिर्माण उद्योग के लिए।

(1) दुनिया की अग्रणी सटीकता:
सटीकता सामान्य उपस्थिति में भिन्नता के साथ लक्ष्य वर्ग में MVTec AD का उपयोग करके विसंगति का पता लगाने वाली प्रौद्योगिकी की बेंचमार्क रैंकिंग में सूचीबद्ध प्रौद्योगिकियों की तुलना में AUROC के लिए सटीकता प्राप्त की गई थी। 29 मार्च 2021 तक कंपनी का डेटा।
(2) सार्वजनिक डेटा का उपयोग कर बेंचमार्क:
MVTec द्वारा प्रस्तावित MVTec विसंगति का पता लगाने डेटासैट।
(३) ऑरोक:
आरओसी वक्र के तहत क्षेत्र। एक मॉडल के प्रदर्शन का एक उपाय जो असामान्यताओं का पता लगाता है। 100% की अधिकतम स्कोर के साथ, सूचकांक पर स्कोर जितना अधिक होगा, मॉडल का प्रदर्शन उतना ही बेहतर होगा।
(4) पारंपरिक तकनीक:
MVTec AD का उपयोग कर विसंगति का पता लगाने वाली प्रौद्योगिकी की बेंचमार्क रैंकिंग में सूचीबद्ध प्रौद्योगिकी

फुजित्सु के बारे में

Fujitsu अग्रणी जापानी सूचना और संचार प्रौद्योगिकी (ICT) कंपनी है जो प्रौद्योगिकी उत्पादों, समाधानों और सेवाओं की एक पूरी श्रृंखला पेश करती है। लगभग 130,000 Fujitsu लोग 100 से अधिक देशों में ग्राहकों का समर्थन करते हैं। हम अपने ग्राहकों के साथ समाज के भविष्य को आकार देने के लिए अपने अनुभव और आईसीटी की शक्ति का उपयोग करते हैं। Fujitsu Limited (TSE:6702) ने 3.9 मार्च को समाप्त वित्तीय वर्ष के लिए 35 ट्रिलियन येन (US$3 बिलियन) के समेकित राजस्व की सूचना दी
1, 2020। अधिक जानकारी के लिए, कृपया www.fujitsu.com देखें।

फुजित्सु प्रयोगशालाओं के बारे में

Fujitsu लिमिटेड की पूर्ण स्वामित्व वाली सहायक कंपनी के रूप में 1968 में स्थापित, Fujitsu लेबोरेटरीज लिमिटेड दुनिया के प्रमुख अनुसंधान केंद्रों में से एक है। जापान, चीन, संयुक्त राज्य अमेरिका और यूरोप में प्रयोगशालाओं के एक वैश्विक नेटवर्क के साथ, संगठन नेक्स्ट-जेनेरेशन सर्विसेज, कंप्यूटर सर्वर, नेटवर्क्स, इलेक्ट्रॉनिक डिवाइसेस और एडवांस्ड मटीरियल्स के क्षेत्रों में कई तरह के बुनियादी और अनुप्रयुक्त अनुसंधान करता है। अधिक जानकारी के लिए, कृपया देखें: http://www.fujitsu.com/jp/group/labs/en/.

स्रोत: http://www.jcnnewswire.com/pressrelease/65544/3/