アダコテック技術ブログ

株式会社アダコテックの技術ブログです。

RSGT2024に参加しました

RSGT2024に参加しました。モブプロやOSTなどスクラム運営の手法を学んだり、他社の講演とチーム運営の手法(チームトポロジーやダイナミックリチーミングなど)を参考に新たに自社の運営方法を試す流れに至りました。また、狩野モデルなどQAの学習にもなりまし…

やさしい!音の異常検知:FLAC入門

アダコテックでは、コア技術として HLAC (高次局所自己相関特徴) と多変量解析手法を組み合わせて異常検知技術をさまざまな分野へ応用しています。今回は音声信号向けにアレンジした特徴抽出法 FLAC (Fourier Local Auto-Correlation) について解説します。

Argo Workflowsを使った機械学習環境の構築手順

Argo Workflowsを使った機械学習環境の構築手順

CHLAC特徴の可視化~特徴空間で動画の変化を人の目で追えるか?~

外観検査AIを提供するアダコテックでサマーインターンを実施したレポートのブログです。主に動画解析の特徴空間の可視化を行いました。

やさしい!多チャンネル時系列データの異常検知:HLIC入門

HLICとは、Higher-order Local Inter-Correlation の略で、HLAC を多チャンネル時系列データ向けにアレンジした特徴抽出手法です。今回はHLICの解説と、HLICを用いた異常検知を心電図のデータを例にご紹介します。

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023@浜松)へ参加しました

2023年7月25日から28日まで開催されたMIRU2023@浜松への参加報告です。4日間はすべて快晴という路面でうなぎが焼けるのでは?という暑さでありながらも、老若男女問わず非常に多くの発表者および聴講者であふれ、会場周辺では研究に関する議論の絶えない非…

良品学習に用いる画像はここに注意! 製造プロセスから考える"適切なばらつき"の見極め方 

良品学習(教師なし学習による異常検知)を外観検査により有効に活用するために、学習に用いる良品画像の見極め方、画像の収集のポイントについて実際の製造のプロセスや検査の工程まで立ち戻って考えてみたいと思います。