ディープラーニング 画像処理

 

ソリューション概要

少ない画像で学習が可能な、ディープラーニングを用いた画像処理(画像解析・画像認識)技術です。撮影した画像を解析(特徴点の抽出)、認識(物の区別)することで、製品の分類やカウント、破損チェック、文字認識など検品の自動化を実現できます。

ここがポイント!

これまでも画像処理(画像解析・画像認識)は存在しましたが、熟練したエンジニアが、長い年月をかけて開発する必要があり、更に曖昧な画像判定は難しいといった難点がありました。具体的には、画像の「前処理」(光学ゆがみや濃度の補正、ノイズ除去、平滑化、コントラスト強調、縮小・拡大・回転)→「特徴抽出」(二値画像、エッジ、濃度分散画像マップ)を経て→「判定・マッチング」(形状検査、パターン認識)の流れでプログラムを実装する必要がありました。

ディープラーニングが登場したことで、作業はデータを集めるだけ開発期間は短く曖昧な画像判定は可能になり、画像処理は飛躍的進歩を遂げました。ディープラーニングを用いた画像処理は、「画像の学習」(何パターンもの画像を学習し、学習モデルを自動で構築)→「画像推論」(学習結果に画像を判定させる)ができるのです。

ディープラーニングを用いた画像処理技術は、顔や場所、物体の認識、音声認識や翻訳、自然言語処理、ビデオ検索及び分析、自動運転などに応用されています。例えば自動運転は、他の車両や歩行者、白線などを認識しながら安全に車を動かす技術です。

 

ディープラーニング 画像処理=撮影した画像を解析(特徴点の抽出)、認識(物の区別)する技術により、倉庫や工場では、 数量・破損品・品質チェック、製品の分類、物体認識・OCR(文字認識)といった検品の自動化を実現できます。近年、注目を浴びているロボットによる作業の自動化(AGV: 無人搬送車など)は、主に大規模な現場の作業でその効果が発揮されます。検品の自動化は、特定のものの抽出や区別などを担うため、大規模のみならず小規模な現場でも十分に効果を発揮できます。

 

  • ディープラーニング
    ディープラーニングとは、機械学習の手法の一つです。複数パターンの画像を覚えこませることで、予測結果などを自動で出力します。
     >>用語の説明
  • 高精度の認識
    人間の目で見た際の、対象物の「特徴」を指定してあげることで、少ないトレーニングでの、精度の高い認識を実現しています。
  • 少ない画像で学習
    弊社のディープラーニング 画像処理は、少ない画像枚数(数十枚~数千枚)で学習をさせることが可能です。通常、ディープラーニングに必要な画像枚数は、数百万枚と言われています。
  • 静止画を撮影できるカメラがあればOK
    監視カメラやスマートホンなど、静止画を撮影できるカメラさえあれば、弊社のディープラーニング 画像処理を利用頂けます。監視カメラの場合、動画から静止画を切り取ることができます。現在お使いのカメラを活用する、あるいは弊社からカメラのご紹介をすることも可能です。
  • 多分野における応用が可能
    工場での検品時に不良品を発見する、伝票や紙幣などに印字された番号を読み取る(OCR: 文字認識)、自動運転機能付き自動車から車外の車両や歩行者を認識するなど、多分野において応用が可能です。
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    ディープラーニング 画像処理

    少ない画像で学習可能な、ディープラーニングを用いた画像処理(画像解析・画像認識)です。
     
    日本語カタログ [ディープラーニング 画像処理(画像解析・画像認識)]

     

    使用シーン

    工場での検品時に不良品を発見する、伝票や紙幣などに印字された番号を読み取る(OCR: 文字認識)など、多分野において応用が可能で、今後の活用が期待されます。

    シーネットコネクトサービス(CCS)は、「物流・クラウドのノウハウ」と「最新のIT技術」を組合せて様々のサービスを提供しています。