計測と制御とCAEソフトウェアの計測エンジニアリングシステム株式会社

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Deep learningKESCOのディープラーニング

KESCOのディープラーニングソリューションについて

「コンピュータビジョンやディープラーニングで解決できるかもしれない」と思われたら、是非お声がけください。
KESCOなら、お客様のユースケースによってベストな提案を行うことができます。
ニューラルネットワークの開発、アーキテクチャの最適化、及び 組み込みデバイスの設計開発から製品化まで受託します。
精度、性能をアルゴリズ ム面だけでなく、ハードウェアからも追及します。

製品化までの流れ

『画像判定による製品化検討』の進行例

『画像判定による製品化検討』の進行例

☆生産設備の改善のケース➡「生産設備エンハンス」から「目視検査から自動化設備開発」
☆危険回避システム開発のケース➡安全監視のための製品開発
☆社会インフラのケース➡目視判定の自動化設備開発

『計測データ収集、解析、判定に関わる製品化検討』の進行例

『計測データ収集、解析、判定に関わる製品化検討』の進行例

☆生産設備の予兆/異常診断ケース➡生産効率化、見える化対応システム開発

KESCOディープラーニングの特徴

KESCOのディープラーニングソリューションは、物事を判断する「基準値」を明確にすることがポイントです。
一例として、通常のAI化とKESCOディープラーニングの導入比較イメージをご紹介いたします。

製造メーカー

製造メーカー

現状人力で行っている部分をAI化することで作業者の工数カットをしたい。

通常のAI化

1作業を手作業からAIに切り替えて作業工数を削減。

通常のAI化

KESCOのディープラーニング

  • 画像データ
  • 計算結果
  • 実験データ
  • 計測データ

など様々なデータから基準値を設定し、データ分析を行います。

その結果、低コスト実装、付加価値を加えた目標達成が可能となります。

KESCOのディープラーニング

活用事例

人、動物、植物などのあらゆる物体認識

スマートフォンのカメラで撮影し、スマートフォンアプリで物体認識した結果を表示。クラウドを含む外部処理は一切不要(通信不要)。

モバイルショッピング支援:撮影したもののスペックなどを表示し、膨大な種類の陳列商品のどれかを特定。

顔認識では、学習された各個人を特定。

人を認識し、リアルタイムに人数をカウント。

顔の基準点を探し、そこから顔の向きを検出し、視線の方向を予測。例えば、わき見運転、居眠り運転の防止に利用。

店舗、公共施設、介護などの防犯・監視

値札を確認中。→興味を示している。→迷っている。→興味無し。→盗んだかも。

銀行ATMの監視︓一定期間の監視画像を 正常なシーンとして学習させ、それ以外 のシーンを全て異常なシーンとして検出。

プラントのような複雑な設備の発煙・発 火などの異常シーンを認識して事前予知。

鉄道施設の監視︓ホームやエスカレータ、 階段からの転落や、車内での異常行動な どを認識。

病院・介護への利用︓病室での異常、介 護施設内の姿勢(ポーズ)や行動を認識。

生産・製造ラインなどの外観検査(異物混入)、分類

ラインで人が行っている目視検査などは、 ライン監視カメラによる撮影画像から自 動判定が可能。人依存の作業を自動認識 に置換。

基板の部品アセンブリ検査。

上図のようなりんごの欠陥を検出し、学習を行うことで区別を可能にし、「良いり んご」と「悪いりんご」を分類。

食品などの異物混入検査。

熟練者・専門家しか判断できない判定の自動化

道路や構造物のクラック検出︓ピクセル レベル分類の技術により、検出しにくい 複雑な模様を持つキズやヒビ等の欠陥にも有効。

錆の検出、錆レベルの判定。

塗装ムラや微細な傷の検出。

ADASへの利用:障害物認識例

ステレオカメラの入力を基にコンピュー タビジョンで物体を検出し、ディープラー ニングでその物体を認識。

Segnetの手法で、ディープラーニングを 使ったピクセルレベルの分類によって、 あらゆる物体の認識が可能。

ドローンへの利用:地上の物体やシーンの認識

ピクセルレベルの分類により、地上の道 路、車両、植物や森林といった様々な物 体や変化を認識。

橋脚のような高所の危険個所の外観検査。

農業での作物の成長状況、健康状態など を認識。害となる生物の検出。

画像認識だけではありません!ディープラーニングの利用実現範囲は
音声、言語、センサーなどの分野でも!