機械学習このような課題はありませんか不良品検査の人員不足で外注しており、コストがかかっているノウハウが引き継げずにベテラン検査員が退職し、検査に膨大な時間がかかっている利益率向上・働きやすい環境のために生産性を上げたい人によって判定にばらつきがあるため、品質にもばらつきが出てしまうどれも製造業のお客様からよく聞くお困り事ですし、改善には時間もお金もかかります。改善しないと品質低下を招き、お客様に不満を持たれてしまう可能性もあります。これらのお困り事を機械学習で解決する、機械学習を活用した物体判定をご紹介をします。サービスのコンセプト・仕組み画像認識の際には「画像のどこに何が写っているのか」を認識するためのモデルが必要です。機械学習を用いて学習データからこのような検出・判別するモデルを構築します。モデルをあらかじめ構築しておいて、認識する画像に対して判別結果を出力する仕組みを作ります。特徴抽出する必要があります。画像の局所的な特徴の抽出や画像に含まれるノイズの除去などを、画像処理の手法や統計的な手法によっておこないます。判別に必要のない情報を除いた上で、判別結果を計算することができます。呼ばれる処理でまとめられた領域を1つの値で代表します。画像の空間的な情報を削除し、判別に必要な情報のみを残します。特徴抽出・プーリングの実施後には、事前に用意していたモデルによって画像を判別します。ディープラーニングに代表される学習手法は特徴抽出・プーリングの処理をひとまとめにして、それらの手順をさらに繰り返すことで認識精度を高めています。▼画像撮影から物体判定、振り分けまでのイメージ1.カメラを設置し、動画で物があることを認識・検出します。(物体検出技術)2.学習時に付けたラベルをもとに、検出した物が何であるか判定します。学習は画像に対してラベル(正解)をつけておこないます。実際の運用では、カメラで検出した物体が学習画像のどれに近しいかと判定します。3.判定結果により適切な行動をします。機械学習の範囲からは出ますが、判定した内容をもとに次の指示を出します。ベルトコンベアー上のものがA製品であれば右に振り分け、B製品であれば左に振り分ける、または不良品であればアラートを出すことができます。/判断の基準/期待する精度を基に適切な学習手法・アルゴリズムを設定します。画像処理及び画像判定システムの検証・開発をおこないます。モデルへ画像と正解ラベルを合わせて学習させ、テストデータで事前検証で決めた精度が出せるようにチューニングします。運用に限りなく近いデータでトライアル運用をおこない、運用面や精度面での問題や課題を発見し対処します。・リリーステスト運用終了後に正式リリースとなります。必要に応じて、判定の精度向上のための再学習や活用範囲拡大のための追加学習を実施します。画像クリックで詳細ページをご覧いただけます。画像でなく、動画からリアルタイムに物体を検出します。複数の寿司ネタから適切な寿司ネタを判定します。寿司ネタ同様にどのドーナツか判定します。複数のドーナツも判定できるよう開発しており、自動で金額計算をする無人レジへの応用ができます。当社は上記のような機械学習を活用したソリューションをご提案しています。自社にあるデータを2次活用したい画像データを活用したAIを作成したい既にAIシステムを利用しているが思うような効果が得られていない機械学習ではなにが出来るのか興味があるこのようなご相談は画面右上の[お問い合わせ]までご相談ください。私達はビジョンに『社会生活を豊かにさせるサービスを提供する。それを加速させることを使命とします。ビジョン(目標とする姿)社会生活を豊かにさせるサービスを提供する。