これまで熟練者しか判断のできなかった官能的な音と振動の良否判定をAIが自動判定！
人的判断リスクもなくなり、作業の効率化、生産性の向上、コスト削減を図ることができます。
従来、波形で表していた音と振動のデータを独自の計測、解析手法で周波数の強度や時間変化のわかる
一枚のカラー画像に変換。 ＞詳しくは「なんでもウェーブレット」
これをAIが画像認識することで、人では困難な判定も可能になりました。
ディープラーニング(DL) AIによって、良品・不良品などの画像データの特徴を何層にも構成されたニューラルネットワークで深層学習をします。
過去の良品・不良品のあらゆるパターンデータを学習すればするほど判定精度が向上し、人の認識能力を超える高度な判定を実現。あらゆるニーズに応える独自のカスタマイズ計測ができるようになりました。
世界初！音と振動の画像データを深層AIが自動判定します
音と振動計測40年の老舗エルメックでは、これまで音振判定の手法として、官能データをコンピュータに置き換えることを目指して来ました。
しかし、最近になってPCの著しい計算能力の向上により、PC上で深層学習（Deep Learning）を使ったAI判定を行う事で、従来の音振データをFFT処理し、周波数帯毎の強度変化から特徴を見つけ出して人が面倒な判定条件を設定する必要がない、新しい音振AI自動判定の開発に成功しました。
このシステムでは音振データは、独自のオートウェーブレットにより周波数、時間、強度に分類された一枚のカラー画像に変換され、これを深層学習させることで音振AI自動判定を可能にしています。
システムでは、最初に健全と複数の不健データを学習させておくことで、自動的に健全・不健１・不健２・の分類やＯＫ／ＮＧの判定ができます。
ディープラーンニング（DL）AIは、画像データの特徴を何層にも構成されたニューラルネットワークで自動学習しますので、人の認識能力を超える判定も可能になると考えられます。
使えば使うほど判定精度が向上するのもこのシステムの特徴です。
また、当システムには簡単な機械学習（ML）AIもご用意しています。
特徴
従来のウエーブレット解析による判定は、計測した波形データをウェーブレット画像に変換表示し、それを人が見て判断していました。
新開発のAI音振判定ウェーブレットでは、人の代わりをAIが行います。
AI音振判定ウェーブレットの内部では
が、自動で行われています。
機能
