Learningの物体検出アルゴリズムを応用した、AIによる画像判定プログラムおよびシステムの開発を進めております。下図がシステムの概略図になります。学習を行うには学習用の画像データのほかに学習させたい対象が各画像内のどこにあるのかを示す「アノテーションデータ」も必要になります。これら2つをまとめて学習用データセットとし、専用のアルゴリズムで学習を進めて出来上がった「学習済みモデル」を用いて物体検出および画像判定を行います。セグメンテーション」の3つの処理を行う事が出来ます。弊社のプログラムではこのうち、「画像分類」と「物体検出」が可能です。画像に写っているのは「トラック」といったように、画像1枚に対して1つの正解を予測して答えを返します。画像のどこに何が写っているのかを予測します。良品、不良品を共にOK・NGと分類して学習させたモデルを用い、生産ライン上に設置したカメラより得たリアルタイム画像に対し良品か不良品かを判定します。※画像はイメージです。血液内に多種多様に存在する白血球細胞の種類を学習させたモデルを用い、顕微鏡画像からその種類を識別し判定します。※画像はイメージです。システム化までの流れ1ヒアリングお客様がどのような案件・要件においてAIを必要としているのか、また、AIを導入する事によってどのような成果を望んでいるのか、それがAIを導入する事によってどれくらい達成できるのかの見通しを詳しく調査し、最適な進め方をご提案致します。2実証実験(PoC)おおよその要件定義が決まったところでお客様がお持ちのデータを用いて学習を実施し、判定結果の検証を行います。検証結果によっては納得のいく成果が出ないケースもございますので、その際にはデータの見直し、プロジェクト内容の再検討などを図る必要があります。実証実験で納得のいく成果が出せることが分かれば、システム化へ進みます。...etc各種ご相談承ります。導入をお考えの企業様、担当者様はお気軽にお問合せ下さい。お問い合わせはこちらまで。お知らせ)2019.12.5真空キャッパー装置の紹介動画を掲載しました。reserved.ページ上部へ戻る。