日本松下公司于8月25日宣布，将于10月上旬推出AI检测软件NT系列中的“AG-HSS10”，该软件利用高光谱相机“AG-HSV10M”采集的图像数据，通过AI分析，实现对人眼和普通RGB相机难以辨别的细微差异的自动检测与判定。
AG-HSS10结合了松下独有的AI检测技术和高光谱相机采集的光谱数据，提供从图像采集到AI学习及判别的一体化系统。除了传统的形状识别外，还利用光谱数据进行判别，能够实现传统图像检测难以完成的异物检测和质量判定，显著提升检测精度。
主要特点
少量数据即可完成AI学习
通过松下独创的“切片学习（Chop Learning）”技术，从单张图像中细分出良品与不良品区域，生成丰富的学习数据，实现即使数据量少也能高效快速地完成AI训练。
简单操作，只需“描绘”检测区域
用户只需在图像上用鼠标描绘合格（OK）和不合格（NG）区域，即可生成学习数据。直观的用户界面使得无需专业知识也能轻松进行AI训练。
高精度AI检测
结合形状识别与高光谱数据的光谱识别技术，实现高精度判别。通过对图像进行细致切割，分别检测和判别各部分，进一步提升检测准确率。
软件组成
AG-HSS10由AI模型创建软件“NT-Train”和基于生成模型进行判别的检测执行软件“NT-1”组成。
两款软件采用自2017年起开发的AI检测技术，已在日本松下国内15个工厂用于提升质量，并不断优化。连接高光谱相机“AG-HSV10M”后，能够实现从AI学习到检测判别的完整系统。
AI模型创建软件“NT-Train”
NT-Train用于让AI学习检测对象的特征。与一般AI学习软件需要大量图像和较长时间不同，依靠松下独有的“切片学习”技术，将单张图像细分成多个学习样本，极大提高学习效率和缩短训练时间。
检测执行软件“NT-1”
NT-1基于AI模型进行检测和判定。除了传统的形状识别，还结合高光谱相机采集的光谱数据，能够高精度识别肉眼和普通RGB相机难以区分的差异。通过细分图像进行检测，进一步提升判别准确性。
应用前景
该系统适用于电子元件、食品等多个领域的检测流程，预计将大幅提升各行业的检测效率和质量控制水平。
此外，AG-HSS10将于9月9日至11日在“第5届日本NEPCON秋季电子开发与装配展”中展出。
