NECは2024年3月5日、映像認識AI（人工知能）を活用して製造現場で撮影された映像から人の作業内容を自動で認識し、時間を計測する「NEC ものづくりDX映像AI分析ソリューション」の販売活動を同日に開始したことを発表した。 組み立てやメンテナンスなどに従事する人の姿や製品、工具などをあらかじめAIに学習させているため、学習モデルを作成する必要はない。また、人、姿勢、装着品、物体など複数の映像認識AIを統合したNEC独自の映像認識AIを活用しており、複数の条件設定を組み合わせることで作業時間計測、作業種別、作業滞留、ジェスチャーなどさまざまな検知が可能となる。さらに、AIに搭載している学習モデルにない物体や動作については、数枚の画像を登録することで認識できるようになる。 読み込んだサンプル映像を基に「何が」「どこで」「どうなったら」「何をする」といった作業の検知モデルをノーコードで作成で
2023-04-25 TDSL、キーエンスの画像処理システムと組合せハイブリッドの外観検査自動化を実現 東芝デジタルソリューションズ（TDSL）は4月25日、独自の良品学習方式を使ったAI（人工知能）画像検査技術の「Meister Apps AI画像自動検査パッケージ」と、キーエンスの画像処理システム「XG-Xシリーズ」を組み合わせ、ハイブリッド方式の外観検査の自動化を実現し提供すると発表した。 「Meister Apps AI画像自動検査パッケージ」で作成する良品モデルを使ったXG-Xの判定フローを整備したことで、多くの製造現場で導入されているキーエンスのXG-Xを組み合わせて活用できるようにした。検査工程の自動化と検査精度向上が短期間で手軽にできるという。 組み合わせソリューションでは不良画像の分析が不要 今回の組み合わせでは、不良画像の分析が一切不要になる。良品画像を収集し、「Mei
2023-03-07 KCCS、製造業でのAIシステム導入成功率を高める「外観検査AIパッケージ」を提供開始 京セラコミュニケーションシステム株式会社（以下、KCCS）は、製造業の外観検査におけるAIシステム導入を支援する「外観検査AIパッケージ」を、AI判定回数に応じた従量課金制で2023年3月7日から提供開始する。 「外観検査AIパッケージ」は、KCCSグループ会社の株式会社Ristが提供する、外観検査組み込み専用のAI開発ツール「RPipe-Image」がインストールされた学習PCと、「RPipe-Image」用に最適化した実行環境（AIプロセッサー／推論PC）をパッケージ提供するサービスだ。 「外観検査AIパッケージ」を利用したシステム構成例 「RPipe-Image」と連携することにより、AIモデルの作成時に、設定ファイルの変更のみでさまざまなAIモデルの学習・評価・推論ができる
Dynabookは2月13日、自社のPC製造工場で稼働中の画像認識AI技術を利用して作業不適合品の検出を行う「AI不適合品検査システム」を2023年4月より製造業向けに提供開始することを発表した。 画像認識AIを利用した作業品質改善ソリューション 2019年に同社のPC製造工場で稼働を開始した同システムは、設計担当と製造技術担当が常に連携し、機能拡張やUI変更により生産部門の困り事を解決する作り込みを行い、製造品質を担保しながら生産効率アップを行うシステムとして活用されているという。 今回、製造業向けに提供を開始する同システムでは、ディープラーニングで作成したモデルをエッジPCへ搭載し、確認対象を撮影することで設定した基準をもとに自動判定を行う。同社での実績では、約100点の確認を行う場合、作業者が目視で行う場合と比較して約半分の時間で自動判定を行っているという。 同社でのAI不適合品検査
資源リサイクル事業を手がける日本磁力選鉱（北九州市小倉北区、原田信社長）は、廃棄・回収された小型充電式電池を自動的に仕分けるシステムを６月に稼働した。人工知能（ＡＩ）による画像認識で電池の種類や用途を見分ける。スマートフォンやパソコンなど幅広く電子機器に使われ、廃棄量の増加が見込まれる小型充電式電池。仕分けの自動化により、作業者の負担軽減やリサイクル能力の向上につながる。 充電式電池にはニッケルやコバルトといった希少金属が使われ、メーカーなどにリサイクルが義務付けられている。電池の種類によって使用金属が異なるため、複数種が混ざる場合はリサイクルのために仕分けが必要。従来、人が視認し手作業で仕分けていた。 今回のシステムは北九州市立大学の研究チームと共同開発し、同大学は技術調査などを担当した。開発においては、福岡県リサイクル総合研究事業化センターの支援を得た。さらに設備導入の面では「福岡県リ
日本IBMは、四国化工機が導入した豆腐の割れや欠けなどを自動判定するAIラインピッキングシステム「STI-ALPS」の開発を支援したと発表した。2021年6月から稼働を開始している。 日本IBMは2021年7月28日、同社が開発を支援した、四国化工機のAI（人工知能）ラインピッキングシステム「STI-ALPS」が同年6月より稼働開始したと発表した。豆腐の割れや欠けなどを自動判定するシステムで、検品業務をAIで自動化し、省人化する。 四国化工機は機械事業、包装資材事業、食品事業の3つの事業を手掛けている。食品事業では無菌充填豆腐の製造技術を有しており、国の基準改正で2020年から国内での豆腐の常温流通が可能になったことから、無菌充填豆腐の需要が増加している。 こうした豆腐の需要増や品質向上に対応するため、四国化工機ではスマートファクトリー化を推進。工場に新棟を新設し、全ての機器の状況を一元管
AWS、機械学習で量産品の不良を見分ける「Amazon Lookout for Vision」の本サービス提供開始 米Amazon Web Servicesは2月24日（現地時間）、量産品の中から異常を見つけ出す「Amazon Lookout for Vision」の正式版の提供を始めた。2020年11月30日から開催したオンラインイベント「AWS re:Invent 2020」で発表し、プレビュー版として提供していたサービスだ。 Amazon Lookout for Visionは、カメラで写した大量生産品の画像を機械学習モデルで解析し、不良品を検出するサービスだ。初期費用は不要で、モデルの学習や解析にかけた時間に応じた従量課金となる。 米東部（バージニア北部）、米東部（オハイオ）、米西部（オレゴン）、ヨーロッパ（アイルランド）、ヨーロッパ (フランクフルト)、アジア太平洋（東京）、アジ
NTTロジスコは2月1日、レンタル機器の再生品でのセット化検品作業において「AI画像認識技術を用いた自動検品システム」を導入したと発表した。 ＜従来とのワークフローの違い＞ ＜埼玉物流センターに設置した「AI画像認識技術を用いた自動検品システム」＞ NTTロジスコでは、環境負荷低減を目的とした3R活動の一環として、撤去・回収したレンタル通信機器を再利用可能とするためのリファビッシュ業務(クリーニング、動作試験、再生品のセット化等)を実施している。 クリーニング済のレンタル機器本体と付属品である電源アダプターのセット化作業においては、電源アダプターにバーコード等の商品識別子が付与されていないことから、作業者が電源アダプターに印字されている製造メーカー・製品モデルの文字を目視で確認し、物品コードを特定した後、物品コードをWMS(物流管理システム)に入力する必要があった。 また、目視による誤判定
トヨタ自動車は米マイクロソフトと組み、拡張現実（ＡＲ）を用いて自動車の整備作業を効率化するシステムを開発、１０月から一部販売店に試験導入する。マイクロソフトの複合現実（ＭＲ）端末「ホロレンズ２」を使い、整備に必要な情報を空間上に表示。作業者は両手をふさぐことなく情報を検索・閲覧でき、作業効率を高められる。１２月までにスポーツ車の専売店「ＧＲガレージ」の全６０店舗に導入する。 新システムは端末と独自開発のアプリケーション（応用ソフト）で構成する。販売店にシステムを無償貸与し、１年間の技術検証を実施。実店舗での運用で課題や改善点を洗い出し、システムの高度化につなげる。車両の３次元（３Ｄ）設計データを基にアプリを作成した。端末を装着すると空間上に車両情報や作業項目が表示され、スマートフォンのようなタッチ操作を空間上で行えるほか、目線や音声による操作にも対応。外部から見えない各部の部品や内部配線な
2021-08-252020-04-08 理経、製造業向け「画像解析AIによる外観検査システム」の販売を開始 近年、成長が見込まれるAI市場において、画像認識・解析が注目されている。現在、製造業における画像解析市場では、簡易的で低価格なプラットフォーム型での提供が多くなっており、ユーザー側で外観検査プログラムを作成することが可能だが、判定の精度に問題が起きた場合の解決は難しいのが現状だ。 また、ディープラーニングなどを活用した場合、1000万円を超えるコストが発生する案件も多く、中小製造業においてイニシャルコストが高いことが導入の障壁となっている。 そこで、株式会社理経は、画像処理とAI技術を用いたカスタムメイドソリューションを展開するMindhive Ltd.の「画像解析AIによる外観検査システム」の販売を開始した。また、中小製造業において、外観検査（※1）の自動化にかかるイニシャルコス
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます KPMGコンサルティングは、複合現実（MR）と人工知能（AI）を活用した「物品分類方法及びプログラム」を開発し、特許を取得した。 このプログラムは、分類対象である物品の画像データと全ての物品の3D CAD（3次元コンピュータ支援設計）データを比較し、それぞれの評価値を基に類似度が一番高い物品リストを出すアルゴリズム。また、作業現場でノイズを抑えた画像データの撮影を可能にする装置などを含む。 例えば、作業現場において設置済みの部品と新しい部品を交換する場合、従来はどの部品と交換すべきかを紙ベースのマニュアルを見ながら判断することがほとんどだった。しかし種類が数万種あるほか、部品が類似しているものが多かったり、製造番号や記号が塗装や劣化によ
「第4回 スマート工場 EXPO～IoT/AI/FAによる製造革新展～」（2020年2月12～14日、東京ビッグサイト）の特別講演にキユーピー 生産本部 生産技術部 未来技術推進担当 担当部長の荻野武氏が登壇。「Non AI食品製造業キユーピーにおけるAIによるイノベーション ～協調領域で業界に貢献～ 」をテーマに、同社のAI（人工知能）技術を使った原料検査装置の開発や、食品業界の協調領域におけるAI活用力強化に向けての取り組みを紹介した。 AI画像認識技術により原料の検査を キユーピーは、創業以来「良い商品は良い原料からしか生まれない」という考えのもと、安全・安心、おいしさを追求した食品づくりに励んできた。この原料に対するこだわりを大切にしながら、最新の技術との掛け合わせにより、より安全・安心なモノづくりを目指している。荻野氏は「キユーピーでは、AIは現場力と掛け合わせて、イノベーション
昭和電工は、BLUE TAGと共同開発した、AIを用いた球状アルミナの画像解析システムを発表した。経験豊富な運転員の判定技術を可視化して数値化し、生産工程へフィードバックする。 昭和電工は2020年2月12日、BLUE TAGと共同開発した、AI（人工知能）を用いた球状アルミナの画像解析システムを発表した。同年4月より生産ラインでの活用を開始する。 球状アルミナは、直径数μm～70μmの粒子で、電子部品の放熱シートなどの充填材、ブラスト材として使用されている。その生産工程では、球状不良の有無を運転員が光学顕微鏡画像を用いて目視で判定している。 今回開発した画像解析システムは、経験豊富な運転員の判定技術を可視化して数値化し、生産工程へフィードバックするものだ。熟練運転員の判断から教師データを作成する際は、BLUE TAGのミクロ画像処理技術を応用した。同システムの導入試験を実施したところ、熟
Manufacturing as a Serviceの最終形はまだ流動的だが、さまざまな領域のIIoTを統合するサービスを形成すべく、機械製造設備メーカー、大手システム事業者、ソフトウェア企業の三者協働が進んでいくだろう。 急成長を続ける産業用IoT市場 製造業、中でも組立（ディスクリート）産業におけるIoT市場規模は、2022年までにグローバルで5兆円に達するといわれる。2016年から2022年までの年平均成長率は実に25.1％。 この急成長市場に対し、（1）工作機械メーカーは、ハードウェア製造業者からデジタルソリューションプロバイダーへと全力で舵をきっている。（2）クラウドベースのIoT基盤MindSphereをもつ独Siemensのような大手システム事業者も参入、（3）Watson擁する米IBM、Azure擁する米Microsoftといったソフトウェア企業も、ERPやSCMと製造現場
オムロンは11月13日記者発表会を開催し、新たなAI技術を2つ発表した。外見検査における欠陥抽出AIと、異なる場所に存在するデータを集約することなく、機械学習モデルの統合によってAIの性能を高める技術だ。 関連記事：「AIは人間と異なる知性と認識すべき」オムロンサイニックエックス設立1年、代表が語る「人と機械の融和」に必要なこと 人の感性・熟練者の経験を再現した欠陥抽出AI外観検査については、熟練の検査員の検査手法を再現した欠陥抽出AIと、これらを既存の画像処理システムに搭載できるシステムを開発した。オムロンが30年以上にわたって外観検査の現場で培った検査内容に対する知見と画像処理技術により、手持ちの画像データから学習すべき画像を自動判断。誰でも数分で最適な学習を実現するという。 AIモデルの軽量化も実現し、通常のPCのような限られた計算リソースの中でも作動できるため、専門知識持ったエンジ
These CVPR 2019 papers are the Open Access versions, provided by the Computer Vision Foundation. Except for the watermark, they are identical to the accepted versions; the final published version of the proceedings is available on IEEE Xplore. This material is presented to ensure timely dissemination of scholarly and technical work. Copyright and all rights therein are retained by authors or by ot
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ AI ＞ 新製品・サービス ＞ NEC、「高速カメラ物体認識技術」を開発、高速に流れる製造ラインをリアルタイムに検品可能に AI AI記事一覧へ [新製品・サービス] NEC、「高速カメラ物体認識技術」を開発、高速に流れる製造ラインをリアルタイムに検品可能に 2019年3月28日(木)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト NECは2019年3月28日、画像認識の高速化によって製造ラインの全品検査を可能にする「高速カメラ物体認識技術」を開発したと発表した。製造ライン上を高速に移動するビンや缶のラベルなどの外観検査、錠剤や食品の異物検知などに適用できる。同技術は、東京大学大学院情報理工学系研究科石川正俊教授室・妹尾拓講師らの研究グループと共同で開発した。 NECの「高速カメラ物体認識技術」は、高速に画像を認識する技術である。高
関連記事 NECが訴えるモノづくりデジタル変革、AIの活用範囲拡大 NECは「第29回 設計・製造ソリューション展」（以下、DMS2018、2018年6月20～22日、東京ビッグサイト）に出展し、モノづくりデジタル変革において得られる価値を訴えた。 ものづくり日本大賞、JFEスチールの製鉄原料製造プロセスなどが受賞 政府が主催する「ものづくり日本大賞」が発表され、内閣総理大臣賞24件、経済産業大臣賞18件などを含む、58件が受賞した。 良品データの学習のみで不良品を検出する工場検品用AI NECは、工場の検品業務に対応する機械学習アプリケーション「NEC Advanced Analytics - RAPID機械学習」の機能を強化した。OneClass分類アルゴリズムを導入し、良品データの学習のみで不良品を検出できる。 月額26万円で画像認識AIによる外観検査ができる、「製造業の関心極めて強
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