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Deep Learning(AI)技術

Deep Learning

Deep Learning(AI)技術を導入し、機器監視、予知保全、ロボット動作に活用いたします。
収集した膨大なデータと発生する事象の関係性をAIに学習させ、予兆となるデータ値を絞り込むことで、トラブルを未然に防ぐことができます。
又、熟練技術者が行う様々な判断や処理をAIに学習させることで、熟練技術者が行う作業がロボットで再現可能になります。

画像のDeep Learning判定

合否の判定

こちらの例は、線材を圧着端子に圧着する際に、線材の被覆が所定の長さになっているか、銅線が広がっていないかをチェックし合否判定をするものです。
一見、簡単な処理に見えますが、取り込んだ画像に対して画像処理を行い、AIにより合否の判定を行っています。画像処理を先に行う事によって合否判定の制度を高めています。

Deep Learning

カメラに取り込まれた線材は画像の向きが様々なため、まずは線材を認識し左右水平方向に合わせる画像処理を行います。処理をした画像からAIが線材の被覆部と銅線部を区別し、銅線部の長さや、はみ出しを認識し、判定しています。
人間ならば簡単な事でも、機械が行う為には、いくつもの手順を踏んで画像を処理しなければなりません。
単純にAI技術だけではなく画像処理技術と融合する事により、実用的な技術となります。

【画像処理手順】

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【画像検知結果】

Deep Learning

アウトソーシングテクノロジー プロダクトソリューション部では、既存の専門技術とDeep Learning技術を融合させることによって、より実用的で有効なAIシステムをご提供します。

移動する物体の認識

こちらは、常に変化する状況の中で物体を認識する技術にAIを利用したものです。
連続して変化する画像から、瞬時に対象となる物を探し出し認識する技術であり、様々な現場で応用することができます。

線材が、ターンテーブルの上を回っています。このターンテーブル上で様々な角度に変化する線材をAIが線材として認識をします。ターンテーブルに線材を追加しても、追加された線材を認識する事が可能です。
刻々と変化する画像を瞬時に処理し、対象となる物体を認識する技術です。
この技術は、監視カメラの顔認識や車両認識に応用されます。自動運転自動車にカメラを取り付け取り込んだ画像から人認識を行う事にも利用できる技術です。生産現場では、ばら積みされた部品を個々に認識し、ロボットが部品毎に種分け整理したり、ばら積みの中から必要な部品をピックアップしたりする技術として利用できます。

Deep Learningが開くサポート技術

Deep Learning(AI)技術は、それ単体で活躍をしてくれるわけではありません。既存の技術と融合することで力を発揮してくれます。
「何を行いたいか?」はっきりした目的を持ち有効利用することで人を助ける技術となります。
アウトソーシングテクノロジー プロダクトソリューション部では、人をサポートする技術(予測、予知、人力の軽減)としてAIを利用しています。

・膨大なデータを解析し、故障を未然に防ぐ予知保全
・生産対象品を認識し、対象品毎の処理を行うロボット

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Deep Learning(AI)技術の実績

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