画像認識AIソリューション

画像認識AIソリューション

「Deep Learning」型AIの活用で、製造業の現場をよりスマートにします。デジタル改革で、さらなる品質/生産性/安全性の向上を実現します。

概要

製造業の現場を、画像認識AIの活用でよりスマートに!

現在のAI(人工知能)は、人間の脳を模倣して同じように“推論”ができます。そのため、人間の代替になり得ると考えられ、近い将来の労働力減少への対策として期待されています。中でも画像認識AIは人間の視覚に相当し、画像に写っているものが何であるかを分類すること(画像分類)ができたり、画像から特定の物体を検出すること(物体検出)ができたりと、製造現場の品質・生産性・安全などが求められる分野での適用が考えられます。

画像認識AIによる製造業のデジタル改革

具体的には、画像分類機能が、製品の目視検査工程で良品/不良品を判定することや、設備の稼動状況の監視に活用することができます。また、物体検出機能が、作業者のヘルメット・ベストなどの装備をチェックしたり、高所の保守点検を支援するなど、製造現場の幅広いシーンで画像認識AIは活用されています。

画像認識AIによる製造業のデジタル改革

コベルコシステムでは、製造業の現場をスマートに改革するために、画像認識AIの活用・導入をご提案いたします。

機能・特長

Deep Learningが特徴を自動抽出し、匠の技の伝承を支援します

人間同様に、AIが推論を行うには、まずは学習することが必要です。この学習において、従来手法の「Machine Learning(機械学習)」では、当該業務に関する経験・専門知識を持った人間がAIに特徴として何を見るべきかを教え、AIは特徴量と答え(推論結果)の関係性を学習していました。

これに対して、コベルコシステムの画像認識AIソリューションがベースとしている学習手法の「Deep Learning(深層学習)」では、AIが与えられたデータとその答えから”推論”の根拠とすべき特徴を含めて自動的に学習します。このため、「Deep Learning」型AIは言葉では説明が難しいような匠の技の伝承に有用と考えられており、労働力減少が叫ばれる現代において注目を集めています。

Deep Learningが特徴を自動抽出し、匠の技の伝承を支援します

マウス操作を基本とした直感的な画面がAI活用を身近なものにします

画像認識AIはいかに学習させるかが、”推論”の正確性を左右する最大のポイントになります。このポイントには大きく二つの要素があり、一つは学習データの準備、もう一つは学習時間の短縮です。

学習データの準備とは、画像分類であれば画像データそのものを良品/不良品などにフォルダやファイル名で仕分け、物体検出では画像の中に含まれる検出対象の物体を指し示して名前付け(タグ付け)を行うことです。また、学習用データが少ないケースでは画像を移動/回転などしてデータ量を増やす対策を取ることもあります。コベルコシステムの画像認識AIではこの学習データの準備をGUI上のマウス操作のみで行え、準備作業の負荷軽減と学習データの確実な管理を実現しています。

AIの推論精度をより向上させたい場合や、設計変更などで推論対象が変わる場合には、AIの再学習が必要となります。再学習している間のAIはビジネスに貢献していないため、一分一秒を争う製造業の現場では学習に掛ける時間を出来る限り短縮することが重要です。当社のソリューションは、画像認識AIのために専用設計・製作されたプラットフォームにより学習時間を短縮し、さらには大量のデータ処理に対応するために独自の「分散ディープラーニング」機能を有しています。

当社では、この画像認識AIをコアに周辺システムとの統合など製造業の現場をスマート化し、品質/生産性/安全性の向上に向けてのAI活用をお手伝いいたします。

画像認識AIソリューション

適用例

画像認識AIを活用した自動検品システムを構築し、生産現場の省人化を実現

A社(食品製造業)は、国内外の需要増に対し、人手に頼った生産ラインの増強が限界に近づいていました。そのため、増産に向けた工場新棟の立上げにおいて新たなテクノロジーを一挙に取り入れ、本格的なスマートファクトリーを目指しました。それらテクノロジーのうちの1つが画像認識AIです。これにより、人間の10倍速で製品の検品を自動判定処理し、生産性を飛躍的に向上させました。加えて、食品製造にて重要な品質データの蓄積も併せて実現しました。

https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/iot-shikoku-kakoki/

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