【インタビュー】不良品画像1枚で即検査！外観検査の低コスト化を実現するAI「gLupe」
生産現場での外観品質検査を自動化したい。そんな期待に応えてくれるのが株式会社システム計画研究所（以下、ISP）の「gLupe（ジー・ルーペ）」です。今回は、同社IVA事業ユニット事業マネージャーの井上忠治氏と、同事業ユニットプロジェクトリーダーの谷貝麻純氏にgLupeが誕生した経緯や、システムの特徴などを中心にお話を伺いました。 「AIで外観品質検査を自動化したい」という声に応えるべく誕生した「gLupe」 ――まずは、ISPについて簡単に教えてください。1977年に設立された国内でも老舗のソフトウェア開発会社かと思いますが、最近はどのような事業を展開されているのでしょうか。 株式会社システム計画研究所／ISP 事業本部 第2セグメント IVA事業ユニット事業マネージャ 井上 忠治 氏 ――井上氏 弊社は現在45期目を迎えました。事業内容としては医療、宇宙、制御、画像処理、通信・ネットワー
マインスイーパで考える濃度のおはなし - ふーど／さいえんす
はじめに まさかのダイアリーもう一つ作ってみました。（い、いまさらー！！）*1 改めまして ちょうど今、調理冷凍食品からの農薬マラチオンの検出が話題です。 報道も加熱しておりますが、その中で「おやおや」と思うことがありましたので*2、何かわかりやすく説明できないかなー、と思ったのでやってみます。 はじめに：ppmとは parts per million の略。「100万分の」という感じです。 似たもので身近なのが%、(parts) per cent、「100分の」があります。こちらは日常的に使いますよね。ppmは%をさらに細かくしたもの、1% が10,000ppmとなります。 ホースでも羊羹でもなんでも良い、何か長いものを想像して、100個に切ったうちの一つが1%、もーーーっと細かく100万個に切ったうちの一つが1ppmという感じです。 で、このあたりの"なんとか分のなんとか"というものは
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