画像AI「gLupe」の開発キットがアップデートされ、不良箇所学習機能がIntel CPU環境で動作可能となりました。専用のGPUを搭載できない小型装置や組み込み機器でも、AIによる高度な画像検査の導入が容易になります。
専用GPU不要で動作する画像AI
システム計画研究所が提供する画像AI「gLupe」の開発キット（SDK）において、不良箇所学習機能の動作環境が大幅に拡張されました。これまでは専用のGPUが必須でしたが、アップデートによりIntel CPUのみの環境でも稼働が可能となっています。対応するIntel CPUであれば、内蔵のIntel統合グラフィックス（iGPU）へ推論処理をオフロードすることもでき、CPU単体よりも高速な動作が期待できます。
gLupe SDKの機能と活用
gLupe SDKは、検査目的に応じて3つの学習モードを提供しています。
不良箇所学習：検出対象とそれ以外を領域分割。外観検査や部品有無検査など汎用性が高い
良品学習：正常品の特徴を学習し、傷や汚れなどの異常を検出
分類学習：複数クラスへの画像分類
このうち不良箇所学習機能は、最低1枚の画像があれば学習が完了する手軽さが特徴です。専門知識が不要な直感的なUIを備えており、これまで170社以上の導入実績において、現場のオペレーター自身が学習を行うケースがほとんどです。これにより、検査装置の提供側はサポートコストを削減できるというメリットがあります。
従来の画像処理との統合
gLupeによる不良箇所学習は、従来の2値化処理で見られるような色差や照明ムラによる検出困難なケースでも、形状やテクスチャ情報を加味した精密な領域分割により安定した検出を実現します。また、出力は従来の2値化処理後のデータと同等に扱えるため、既存の画像処理資産や判定ロジックを活かしたまま、検出部分のみをAIに置き換えることが可能です。
gLupe SDK必要システム構成
専用GPUで動作させる場合（不良箇所学習、良品学習、分類学習）：
CPU：Intel Core 第8世代以降
GPU：CUDA対応NVIDIA製GPU VRAM 2GB以上（4GB以上推奨） Compute Capability 5.0以上
CPUで動作させる場合（不良箇所学習）：
CPU基本動作：Intel Core 第8世代以降
iGPUオフロード時：Intel Core 第8世代以降の統合グラフィックス搭載モデル（Intel グラフィックスドライバーVer.31.0以降）
まとめ
gLupe SDKの動作環境が拡張されたことで、小型検査装置や低コストな検査ラインへの導入が容易になりました。今後も現場のニーズに応じたアップデートを続け、製造業の自動化と品質向上に貢献します。
