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製造工場の目視検査をディープラーニングで省力化するクラウドサービス、安川情報システム

2018年10月3日(水)日川 佳三(IT Leaders編集部)

安川情報システムは2018年10月3日、製造工場の目視検査をディープラーニングによる画像判定によって省力化するクラウドサービス「MMEye(エムエムアイ)」を発表した。2018年11月から販売する。価格は、個別見積もり。

 MMEyeは、ディープラーニングによる画像認識を利用して、製造工場の目視検査などを省力化・自動化するサービスである。学習データから判別モデルを作成するまでをクラウドで提供し、作成した判別モデルは現場に設置したエッジコンピュータで利用する。

図1:MMEye(エムエムアイ)のユースケースの1つ(出典:安川情報システム)図1:MMEye(エムエムアイ)のユースケースの1つ(出典:安川情報システム)
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 従来同社は、製造工場の検査工程などに向けて、画像処理のノウハウを蓄積してきた。この技術とディープラーニングを組み合わせた画像判定システムを、より導入しやすいクラウドサービスの形で提供する。

 カメラ画像を用いた一般的な自動判別システムは、パラメータの設定に基づいて判定しており、専門技術者のいない現場への導入は難しいという。また、パラメータに基づく「しきい値」の判定は、均一な大量生産の部品には有効だが、食品のように個体差の大きなものには適さない。

 この一方、MMEyeは機械学習によって作成した判別モデルを用いるため、パラメータ設定が不要で、簡単に導入できる。曖昧さを含んだ人間の判別を学習して判別モデルを作成するため、実証実験においては、個体差の大きな対象物も人間並みの精度で判別できたという。

 サービス導入の流れは、以下の通り。

 (1)「導入効果の確認」では、トライアルサービスを使って、画像判定の効果を確認できる。

 (2)「学習用画像データの収集」では、機械学習にかける大量の学習用画像データを収集する。サンプル画像を自動で生成する技術を用いることで、少数の画像から自動で類似画像を生成でできる。

 (3)「判別モデルの作成」では、安川情報システムが、学習データの前処理、機械学習、判別モデルの作成までを実施する。

 (4)画像判定は、クラウドではなく、検査を行う現場に設置するエッジ端末で実施する。エッジ端末を用いることで、現場でリアルタイムに処理できる。

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