画像分野のAI活用は、近年大きく発展し、最も社会に普及した領域の一つです。 具体例を挙げると、製造現場における不良品判定、医療現場における検査画像からの病理部位の特定、建築現場における建築物の外観検査など、多岐に渡っております。 当社では、このほかにも、設計図面からのオブジェクト抽出やノイズ補正、顔の特徴点抽出によるメイクアップのシミュレーションなど、多様な分野での導入事例を有します。 お客さまの課題に併せ、最新の論文で用いられた技術の活用も視野に入れ、最適なアルゴリズムの実装により課題解決に向けてサポートいたします。
情報抽出は、映像から目視で読み取っている様々な情報を自動で抽出する技術です。この事例は、サッカーの試合を撮影した動画を対象として、企業ロゴの視認性を検出するとともに、大きさ、継続表示時間といった情報を抽出し、ロゴの露出度を計測しました。本技術を利用することで、人が目視で確認、点検している作業を自動化するとともに、主観的な情報による判断ではなく、定量化された情報を活用し、客観的に判断することが可能です。
外観検査は、従来目視によって行ってきたキズや汚れなどの検出を自動で行う技術です。
製品の品質保証やその維持、向上していく上で重要な役割にも関わらず、目視であるがゆえ、検査漏れや不良品の見逃しなどによる品質トラブルが発生するケースが見られます。当社では、画像処理やAI技術を活用し、さまざまな製品の外観検査において多くの実績を有しております。
「欠陥のデータが正常のデータと比べて少ない」「全ての欠陥のバリエーションが用意できない」など、これまで画像処理やAIによる効率化、自動化が難しかったケースでも、高精度なモデルが構築可能です。
設計図面はCADに代表されるソフトウェアで作成される一方、建築現場では設計図面が紙媒体で授受されるケースがあります。
本事例は、紙媒体の建築図面をスキャンした画像データを入力し、固有の形状のシンボルを自動抽出させることで、人手による固有シンボルの個数計測といった作業時間を大幅に短縮させたものです。
本事例は、AIを活用し、微生物検査におけるコロニーカウントを自動化する技術です。
従来、微生物検査の現場で利用されるコロニーカウント装置は培地や環境に制限があることが課題でした。
本事例は、様々な培地や環境でのデータをAIに学習させることで培地や環境の制限を受けることなく、微生物検査におけるコロニーカウントの自動化、効率化を可能とさせたものです。
物体検出は、画像内に存在する対象物を検出する技術であり、当社では多くの業務実績を有しています。
画像の中に個人情報が含まれてしまっている場合、それらを手作業でマスキングする作業は煩雑で画像データ活用の妨げになってしまうケースがあります。
本事例は、画像内のマスクしたい情報(顔、車のナンバープレート、街区表示板等)を検出し、領域自体を切り出すことが可能です。不要な個人情報を自動でマスキングすることで画像データの業務活用を容易にします。
従来のスキャナによる読み取りでは、画像に紙の折り目による歪み、影といったノイズが載ってしまうケースがあります。
その結果、記載されている文字などの記載情報読み取りの精度が低下するといった問題を招いていました。
本事例は、情報の読み取りに必要な領域を残しつつ、画像から自動でノイズとなる部分を推定・除去する技術を開発したもので、記載情報の読み取り精度をはじめ、画像内の領域抽出を高い精度で実現できます。
顔画像の細かな特徴を自動抽出し、特徴量に基づいたメイクパターンを推薦、画像合成する技術を適用したのがAIメイクアップアドバイザー®です。
メイクパターンの推薦において、撮像環境(光源位置など)によっては、不自然な合成結果となってしまいますが、当社では光源の補正も行い、その人に似あうメイクを提案します。合成は動画にも対応しており、鏡を見ているかの様に色々な顔向きからメイクを確認できます。メイクに加え、洋服・髪型も合成することで、アパレルのECサイトや、トータルコーディネートツールとしての活用が可能です。
※AIメイクアップアドバイザー®はみずほリサーチ&テクノロジーズ株式会社の登録商標です。
姿勢推定は、撮影した動画や画像から、人物の関節点を推定し、これを結んだ人物の姿勢を検出する技術です。
本事例は、スポーツやダンス等の複雑な姿勢を推定することは難しいとされる汎用のモデルに対し、追加学習を行うことで、いくつかのヨガポーズについて高精度な姿勢推定を実現したものです。
この技術は、スポーツにおけるフォーム指導や工場での事故防止のための監視等への応用が可能です。
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