AIで画像処理




先日、代表・麥田がテスト的に製作していたのは・・・
AI(ディープラーニング)で作った画像処理システムです。


AIで作った画像処理の画面


既に製作済みの「画像処理システム」と同じ処理を、AI(ディープラーニング)を使って評価してみました。

ある画像処理システムとは、
木材の年輪の向きを判定するシステム】です。

ご依頼をいただき、従来の他社精度が70%程度を95%以上にあげることに成功したシステムです。


▼ AIを使った判定のグラフ
AIを使った判定のグラフイメージ

== グラフ説明 ==
【縦軸】正解率
【横軸】学習回数(1で1万画像を読み込ませています)

青いライン:「学習済みの年輪画像データ」の正解率
オレンジのライン:「未学習の年輪画像データ」の正解率
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グラフを確認してみると、縦軸40のところ、つまり
40×1万画像=40万画像学習させた後は大体【85%】前後の精度となりました。

▼ このような年輪画像データを読み込ませて学習させます
年輪画像データのイメージ

AIでは、画像処理技術だけでは難しい分野で利用できること
データを自動的に読み込ませることで、「自分で学習し自分で賢くなっていく」ことができるのが利点です。

今回のシステムは、“AIよりもアルゴリズムを使った画像処理の方が精度が良い結果” となりました。

ですが今後は、 画像処理技術の長所と、AIの得意な分野を併せて使っていくことで、 今よりもシステムの性能をアップできる可能性が広がります。