TechnologyAIと様々な先端技術を用いて、お客さまの課題に対応いたします。

画像

画像分野へのAIは、近年大きく発展、最も社会に普及した分野であり、様々な領域で業務へ活用されております。具体的には製造現場における不良品判定、医療では検査画像からの病理部位の特定、建設物の老朽化の外観検査等、多岐に渡っております。本分野における事例は工業製品の欠陥抽出、設計図面からのオブジェクト抽出やノイズ補正、顔の特徴点抽出によるメイクアップなど、多数あります。当社では、最新の論文で用いられた技術の実装を行う等、お客様の課題に併せた最適なアルゴリズムの実装により課題解決に向けてサポートいたします。

情報抽出ソリューション

情報抽出ソリューション

映像から目視で読み取っている様々な情報を自動で抽出する技術です。本事例では、サッカーの試合動画における企業ロゴの視認性・大きさ・継続表示時間を情報抽出することで、企業ロゴの露出度を計測しました。本技術を利用することで、人が目視で確認・点検している作業を自動化し、主観的な情報ではなく客観的で定量化された情報を抽出することが可能です。

外観検査

外観検査

外観検査は、製品の品質を保証し、またその品質を維持・向上していく上で重要な役割を担っており、目視による検査が基本となっています。しかし人による目視の検査では人件費を圧迫し、検査漏れや不良品の見逃しなどによる品質トラブル発生の恐れもあります。
当社では画像処理やAI技術を活用し、さまざまな製品の外観検査において多くの実績があります。「欠陥のデータが正常のデータと比べて少ない」「全ての欠陥のバリエーションが用意できない」など、これまで画像処理やAIによる効率化・自動化が難しかったケースでも、高精度なモデルが構築可能です。

設計図面から設備記号の自動検出

設計図面から設備記号の自動検出

本事例では、設計図面のスキャン画像から固有シンボルを自動抽出した取り組みを紹介します。
設計図面はCADに代表されるソフトウェアで作成される一方、建築現場では設計図面が紙媒体で授受されるケースがあります。弊社では、画像から特定のオブジェクトを抽出する技術も保有しています。本事例は、紙媒体の建築図面をスキャンした画像データを入力し、固有の形状のシンボルをAIにより自動抽出させる検証を行いました。この技術を活用することで、人手による固有シンボルの個数計測といった作業時間を大幅にで短縮できます。

AIを用いた微生物検査

AIを用いた微生物検査

本事例は、AIを活用し、微生物検査におけるコロニーカウントを自動化する技術です。従来、微生物検査の現場で利用されるコロニーカウント装置は培地や環境に制限があることが課題でした。
本技術では、様々な培地や環境でのデータをAIに学習させることで培地や環境の制限を受けることなく、コロニーカウントの自動化、効率化が可能になります。

物体検出・物体領域抽出

物体検出・物体領域抽出

画像内から特定の物体やその領域をAIで検出する技術です。
本事例ではAIを使って、画像内から個人情報となる情報(顔、車のナンバープレート、街区表示板等)を検出すると共に、その領域を検出してマスキングしています。画像データについては、画像内に個人情報が含まれてしまっている場合、それらを手作業でマスキングする作業は煩雑で画像データ活用の妨げになってしまうケースがあります。本技術を利用し、不要な個人情報を自動でマスキングすることで画像データの業務活用を容易にします。

画像ノイズ補正

画像ノイズ補正

従来のスキャナによる読み取りでは、画像に本や紙の折り目による歪み、影といったノイズが載ってしまうケースがあります。その結果、記載されている文字などの記載情報読み取りの精度が低下するといった問題を招いていました。
当社では、情報の読み取りに必要な領域を残しつつ、画像から自動でノイズとなる部分を推定・除去する技術を開発しました。これにより、記載情報の読み取り精度をはじめ、画像内の領域抽出を高い精度で実現できます。

顔認識・合成技術

顔認識・合成技術

顔画像の細かな特徴を自動抽出し、特徴量に基づいたメイクパターンを推薦、画像合成する技術です。
メイクパターンの推薦において、撮像環境(光源位置など)によっては、不自然な合成結果となってしまいますが、当社では光源の補正も行い、その人に似あうメイクを提案します。合成は動画にも対応しており、鏡を見ているかの様に色々な顔向きからメイクを確認できます。メイクに加え、洋服・髪型も合成することで、アパレルのECサイトや、トータルコーディネートツールとしての活用が可能です。

姿勢推定

姿勢推定

姿勢推定とは、一般的なカメラで撮影した動画や画像から、深層学習を用いて人物の関節点を推定し、関節点を結んだ人物の姿勢を検出する技術です。
この技術は、スポーツにおけるフォーム指導や工場での事故防止のための監視等への応用が可能です。
汎用のモデルではスポーツ・ダンス等の複雑な姿勢を推定することは難しいとされていますが、当社では追加学習を行うことにより、いくつかのヨガポーズについて高精度に姿勢推定できるモデルを開発しました。
このモデルを用いて、いくつかのヨガポーズについて正しい姿勢をとれているかをリアルタイムに評価するデモアプリを開発し、2020年秋「AI・業務自動化展」に出展しました。

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