Amazon Lookout for Vision 東京リージョンで一般提供開始のお知らせとオンデマンドウェビナーのご紹介

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、シニアエバンジェリストの亀田です。

コンピュータービジョンを使用した、視覚表現の欠陥や異常の発見を実現する Amazon Lookout for Vison が東京リージョンで一般提供が開始されました。また2021 年 2 月 25 日現在、開催中のAWS Innovate AI/ML Edition で日本語によるオンデマンドウェビナーが視聴可能になっています。

Amazon Lookout for Vision の仕組み

2020 年 11 月 30 日から 3 週間にわたって開催されたAWS re:Invent 2020 で発表された新しいサービスで、コンピュータービジョン (CV) を使用して視覚表現の欠陥や異常を発見することを実現できる機械学習 (ML) サービスです。対象の画像の違いを大規模で速やかに特定することで、品質を向上させ、従来の目視による検査における運用コストなどを削減できます。たとえば、主な利用用途として、製品に不足しているコンポーネント、車両や構造物の損傷、生産ラインの不規則性、シリコンウェーハの微小な欠陥、その他の同様の問題を特定することができます。

従来 AWS が提供していた Amazon Rekognition Custom Labels でも同様のお客様独自ロジックを組み込んだ画像判別機能を構築することが可能でしたが、Lookout for Vision では、異常検知に特化したモデルの学習機能や精度判別のインターフェースなどが提供されることで、より産業用途に適した利用が可能となっています。

視覚的に検査したいプロセスの画像をわずか 30 枚程度準備しサービスにアップロードすることで利用を開始することができ、機械学習の複雑な知識は不要です。モデルを自動的に作成し、ライブプロセスラインを監視するカメラからの画像を分析し、ベースライン画像と比較して違いを見つけます。画像による判断はクラウド側で行われるため、より安価なカメラ (時にはすでに設置済のカメラ) を ML 対応の目視検査カメラにすることができ、その導入コストを下げることが可能です。

例えば以下のカーペットなどの製造工程における異物混入のサンプルをみてください。右の正常品に対して、左は異物が混入しており異常と判断されていることがわかります。

モデルの学習は簡単です。あらかじめそれぞれ正常品、異常品の画像を数十枚ずつ準備し投入することでモデルが生成されます。生成される都度検証用画像を投入しその精度を以下のように確認し、求める精度を実現するまで、追加で学習を行わせることが簡単に可能です。

最終的には出力された異常は人間が手作業により目検を行う必要があるとしても、怪しいものは全て異常として出力を行うようなモデルを生成しておくことで、従来行っていた全数検査などの工数を短縮することができ、製造工程の短縮やコスト削減が期待できます。

詳しい利用イメージなどは AWS Innovate のセッションを是非ご覧ください。

– シニアエバンジェリスト 亀田;