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

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。

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。

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（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。

アダコテックのHLACを用いた異常検知技術におけるもう一つのキーワードでもある「良品学習」について解説しようと思います。ちょっと機械学習ワカルという方には『教師なし学習による異常検知』がズバリのアルゴリズムです。難しそうに見えますがコンセプト…