コストと現場環境を考慮した画像による計測

研究概要

人間による目視検査やものづくり作業をAIやロボットを駆使して自動化する研究をしています。性能だけを求めるのではなく、コストや現場環境を考慮し、実装に向けた研究開発をしています。

研究例として、下図のようにAIを用いて画像中の異常領域を自動検出する研究があります。小さな異常も正確に検出できるという特徴があります。

AIよりも低コストで高速に検査をしたい場合、古典的な画像処理と進化計算と呼ばれる確率的最適化手法を活用することで、多種多様な対象物の検査を実現することも可能です（右下図）。

産業界へのアピールポイント

• コストと現場実装を考慮した研究開発
• AIなどの技術で人間の作業を軽減・省人化が可能
• ロバストな現場環境で高精度な画像検査や自動化を実現

実用化例･活用例

• 鍛造部品の傷の画像検査
• 束になった大量の丸棒の自動計数
• 内装金物に特化した図面検索
• 多端子半導体自動挿入機の開発
• 撮影画像中の異常を検知するシステムの構築