AIモデルの構築と異常画像の検出

全体像

正常画像データセットを用いて、本プロダクトの訓練機能を使いAIモデルを構築します。 異常を検出したいデータセットに対して、構築AIしたモデルを使用してバッチ予測を実行できます。

モデル構築と異常画像検出の全体像

利用手順

1. 画像の準備

   以下2種類の画像データセットを用意し、それぞれをフォルダーに格納します。フォルダーをzip形式のファイルに圧縮します。

   1. 正常画像データセット（モデル作成用）

   2. 異常画像検出対象データセット（異常画像を含んだ画像データ）

2. システムにログイン

   • Webブラウザを使いログインページにアクセス

   • ログイン画面にIDとパスワードを入力しログイン

3. 画像データのアップロード

   • ログイン後は、画像アップロード画面に自動的に遷移

   • 用意した2つのzipファイルをそれぞれアップロードし、画像データをデータセットとして登録。それぞれに異なる名称を付与

4. アップロードの完了を確認

   • データセットの一覧画面で、2つのデータセットが登録されていることを確認

5. データセットの詳細を確認

   • データセットの一覧画面から、正常画像データセットの「名称」をクリックし、データセットの詳細画面に遷移

6. モデル訓練画面に遷移しモデルを訓練

   • データセットの詳細画面の「モデル訓練」ボタンを押下し、モデル訓練画面に遷移

   • モデル訓練画面でモデル名を入力し「実行」ボタンを押下

7. 訓練の完了を確認

   • モデル画面で訓練されたモデルが登録されていることを確認

   • モデルIDの右にあるを押下し、IDをクリップボードにコピー

8. データセットの詳細を確認

   • データセットの一覧画面に遷移

   • 異常画像検出用データセットの「名称」をクリックし、データセットの詳細画面に遷移

9. バッチ予測画面に遷移し異常検知を実施

   • データセットの詳細画面の「バッチ予測」ボタンを押下し、バッチ予測画面に遷移

   • バッチ予測画面で「表示名」をおよび「モデルID」を入力。モデルIDは、前のステップでクリップボードにコピーされたIDをペースト。その後、「実行」を押下

10. バッチ予測の結果を確認

    • バッチ予測結果画面で結果が登録されていることを確認

    • 「名称」をクリックすると予測結果の表示画面に遷移

    • 画像が異常度の大きさ順に表示。ヒートマップは、異常個所が明るく表示される