[事例ニュース]

JFEスチール、画像認識で立入禁止エリアへの進入を検知するシステムを稼働

2018年12月11日(火)日川 佳三(IT Leaders編集部)

JFEスチールは、製鉄所における作業者の安全を、AI/ディープラーニング(深層学習)による画像認識技術でまかなうシステムを実現した。立ち入り禁止エリアに作業者が進入した場合に、AIがこれを検知し、警報を発するとともに、自動でラインを停止する。JFEスチール知多製造所(愛知県半田市)の中径シームレス管工場に導入し、有効性を確認した。2019年から全社展開する。

 製鉄所の工場内は、場所によって照明条件が異なる。さらに、多種多様な装置が配置されている。作業者も、さまざまな姿勢で作業を行う。こうした条件下では、人物を検知することが困難だった。そこで、大量の人物画像をディープラーニングによって学習させることで、実用レベルの人物検知を実現した(図1)。また、条件によって立ち入り禁止エリアが変化する特殊な工場内においても、正しくエリアを認識する技術を確立した。

図1:AI画像認識による安全行動サポート技術の概要(出典:JFEスチール、NEC、NECソリューションイノベータ)図1:AI画像認識による安全行動サポート技術の概要(出典:JFEスチール、NEC、NECソリューションイノベータ)
拡大画像表示

 システムは、JFEスチール、NEC、NECソリューションイノベータの3社が開発した。なお、JFEスチールは、ものづくり企業の競争力を維持・向上させるために、設備・プロセス系へのITの活用が不可欠であると考え、2017年10月に全社横断組織として「データサイエンスプロジェクト部」を新設し、技術開発戦略の推進を図っている。

関連キーワード

ディープラーニング / JFEスチール / 画像認識

関連記事

Special

-PR-

JFEスチール、画像認識で立入禁止エリアへの進入を検知するシステムを稼働JFEスチールは、製鉄所における作業者の安全を、AI/ディープラーニング(深層学習)による画像認識技術でまかなうシステムを実現した。立ち入り禁止エリアに作業者が進入した場合に、AIがこれを検知し、警報を発するとともに、自動でラインを停止する。JFEスチール知多製造所(愛知県半田市)の中径シームレス管工場に導入し、有効性を確認した。2019年から全社展開する。

PAGE TOP