動画の再生障害のお知らせ:動画の一部が再生できない事象が発生しています。工場の作業者の動きを撮影した映像を人工知能(AI)を使って自動分析する技術を開発した。工程改善のための作業分析への適用を想定している。特殊なカメラを用いる必要がなく、誰でも簡単に分析できる。同社の実証試験では目視による作業分析に比べて、分析に要する時間を1/12に短縮できたという。2020年度の実用化を目指している。AIを使って映像から作業内容を分析する「骨紋」(出所:三菱電機)[画像のクリックで拡大表示]開発した新技術「骨紋」は、[1]撮影した作業映像からの骨格情報の抽出、[2]骨格情報からの学習済みAIによる作業内容の推論(作業要素推論)。[3]推論結果の誤り訂正と作業時間の算出、という流れで作業を分析する。[1]の骨格情報の抽出では、作業映像を1フレームごとに画像解析して首関節の位置に対する肩や肘、手首の相対的な位置情報(相対骨格情報)を算出する。映像から関節部の位置を特定する技術は既にあるが、同じ作業でも作業者の立ち位置の違いによって関節部の位置情報が影響を受ける。グループの清水尚吾氏)という。作業画像を基に、肩や肘、手首の首関節との相対的な位置関係を算出する。(出所:三菱電機)[画像のクリックで拡大表示]次の[2]作業要素推論は、[1]で算出した骨格情報を学習済みAIを使って分析し、何の作業をしているかを推論する。具体的には、映像の各フレームに対してAIが、あらかじめ定義した作業要素番号を割り付けていく。作業要素番号は「ラベル貼りは0番、部品取り付けは1番、シート貼り付けは2番」といった具合に、一連の作業を作業要素ごとに分割してあらかじめ番号を定義しておいたもの。AIには同番号をタグ付けした10回分ほどの作業映像を学習データとして、骨格情報と作業要素番号の対応関係を学習させておく。学習処理は30分程度で済むという。この学習済みAIが、映像フレームごとにどの作業要素番号かを推論していくのである。作業内容の推論AIを使って分析対象の骨格情報が何の作業かを推論する。AIには、作業映像を学習データとして、骨格情報と作業要素番号と対応をあらかじめ学習させてある。間違いだらけのDX~実態調査で見えた事実ヤフーが体現するモダナイゼーション/PR第10世代CoreTM搭載「レッツノートSV9」を戸田覚がインプレッションその社内メール、標的型攻撃メールかも!?現場の負担軽減を!医療界でのAWS活用法オフィスでもノートPCが便利>最適機種はいま押さえたい経営力向上の鉄則2025年の崖を飛び越えるIT戦略とは500万社が導入。目指される方向けの個別...業務改革プロジェクトリーダー養成講座【第9期】3日間の集中講義とワークショップで、事務改善と業務改革に必要な知識と手法が実践で即使えるノウハウ...世界で戦える工場マネージャー養成講座(全2回セット)国内外を問わず工場のマネジメントを担う管理者に求められるスキルを体系的に学べる講座です。