CASE 22INDUSTRY製造業

生産ラインの画像認識による部品識別

深層学習画像認識

RESULT // HIGHLIGHT

画像認識ソフトウェアで製品識別とライン振分けを自動化

画像認識ソフトウェアを開発し、複数製品の高速識別とライン自動振分けを実現。類似品種の判別精度を高め、搬送制御とスムーズに連携。

OVERVIEW概要

生産ラインを流れる複数種類の製品をカメラ映像からリアルタイムに識別し、後続の搬送ラインへ正しく振り分けるための画像認識ソフトを開発しました。ディープラーニングを用いた画像判別アルゴリズムを組み込み、製品の品種や向きを瞬時に判定して制御側へ識別信号を受け渡すソフトウェア基盤を提供しました。

INDUSTRY業種: 製造業
SCALE企業規模: 資本金約6000億円
CHALLENGE課題: 多品種が混在して流れる搬送工程において、製品の識別を安定して行うことが求められていました。従来のルールベース画像処理では、誤判定が発生しやすく、後続ラインへの正確な自動振分けロジックをソフトウェア側で安定稼働させることが技術的な課題となっていました。
SOLUTIONソリューション: 低遅延推論を実現する画像認識・分類ソフトウェアを設計・実装しました。学習用データセットに対するデータ拡張を行い、搬送環境のノイズに強い軽量な推論モデルを構築しました。
TECH技術: 深層学習画像認識
PERIOD期間: 9ヶ月
TEAM体制: AIエンジニア 2名

RESULT成果

環境変動による誤判定を防ぎながら搬送スピードに合わせた高速レスポンスを維持できる推論ソフトウェアの安定稼働を実証し、製品の識別判定がソフトウェア上で高精度かつ安定して行えるようになり、ライン振分けの自動化を実現できる見込みです。

AIについて詳しくわかりやすくご説明いただき、方針等も細かくご提案いただけて満足しています
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