据IT media网报道，欧姆龙在11月13日宣布开发出可提取工厂生产线中零件上的划痕等缺陷的图像识别AI技术，并运用一种叫做“ Decentralized X”的技术通过集成机器学习模型来提高AI 的精度。

　　据悉，识别缺陷的AI技术将搭载在欧姆龙的图像处理系统“FH系列”上，适用于通用规格的电脑，预计2020年春季进行发售。该技术有望解决制造业工厂劳动力短缺及人工成本上升问题。

　　据了解，该缺陷识别AI技术为欧姆龙独立研发，可以自动从手头的图像数据中检测出需要学习对象，在仅学习10张图像后，就可以高精度检测出产品划痕，并能够检测出传统技术中因为噪声而难以辨别的划痕。

　　不过，欧姆龙商业事业部部长竹川先生强调，AI不是万能的。

　　在将此项技术引进工厂自动化领域时，需要达到99%或更高的识别率。如果误将良品判定为有缺陷将导致生产力的下降，要把握好尺度。引入缺陷识别AI时，公司需要根据自身情况对AI进行重新学习和调整，此外，在工厂自动化试点引入配备AI技术的高性能计算机仍有成本方面的障碍。

　　在缺陷识别AI技术中还用到了另一项新技术“ Decentralized X”，这是一项通过集成机器学习模型来提高AI精度的技术。不同于一般的机器学习模型，集成机器学习模型降低了通信成本并且能够提升数据的机密性。

　　据悉， “ Decentralized X” 目前只应用于欧姆龙的工厂自动化领域和健康领域，欧姆龙还没有将其商业化的打算。