AIを用いた画像計測の様々な適用例

ものづくり（情報・電気）

研究者	工学部　機械工学科　知能機械コース佐藤惇哉准教授

研究概要

企業との共同研究例を中心に紹介します

研究内容

現場環境における画像計測は，照明の変化といった外乱の影響により，従来の画像処理では計測が困難な場合があります．しかし，深層学習といったAIを活用することでその問題に対処しつつ，人間と同等以上の性能を発揮することができます．しかし，一般的にAIは大量の学習データとそれに対応する正解データの収集が必要です．加えて，AIの学習には長い時間が必要となる問題があります．この問題に対し，近年の技術を活用すれば，その手間を省いて例えば目視検査を自動化することができます．さらに，簡単に他の物体への拡張もできます．本展示では，この技術について紹介します．深層学習以外にも，従来の画像処理と進化計算と呼ばれる手法を組み合わせることで，外乱に強く，高速かつ高性能な計測を実現することができます．この技術は深層学習のような高コストな手法とは異なり，ノートPCのような安価な計算機でも高速かつ高精度で計測できます．本展示では，この技術についても紹介します．

活用分野・用途・応用例・商品例・事業化のイメージなど

現在人が行っている目視検査をサポートするシステム，省人化，無人化．ピッキングロボットとの併用．工場の自動化等．
１）切粉の有無検査
２）丸棒の自動カウント
３）鋼材の重量推定，鍛造部品の自動計数
４）紙管巻の綾落ち検出

資料・ポスター

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キーワード

画像計測、画像処理、AI、目視検査、自動化

出展した展示会

おおた研究・開発フェア2024