Computer Vision

コンピュータービジョンは、人間の目が周りのものを見て処理するように、コンピューターがデジタル画像を見て理解する方法を扱うAI分野サブカテゴリーです。
これは通常、センサー、コンピューター、機械学習アルゴリズムによって実現されます。

～目次～

1.コンピュータービジョンとは

2.メリット・デメリット

3.スマートファクトリーへの貢献度

1.コンピュータービジョンとは

コンピュータービジョンは、AIを使用して視覚的な入力から意味のある情報を抽出し、それを使って行動を自動化するAIの一分野です。
コンピュータービジョンとは、人間が視覚的な合図を感知し、その合図から抽出した特徴に基づいて判断するのと同じように、センサー、カメラ、入力データ、アルゴリズムの助けを借りて、コンピューターに同じことをさせる技術になります。
キーテクノロジーのドライバーは、畳み込みニューラルネットワークとディープラーニングの2つです。

どうやってコンピュータービジョンが動いているかというとほとんどパターン認識を使っております。
学習データとしてはたくさんの画像データを使い視覚的な合図を理解するように畳み込みニューラルネットワークでモデルを訓練して画像をピクセルに分割することでデータを理解することができます。
通常使用するツールはOpenCV、TensorFlowなど、およびMicrosoft Azure、Amazon Recognition、Google Cloud、Mobile Vision APIsなどのソフトウェアです。

2.メリット・デメリット

メリット

1.精度と時間節約：人間の視覚に比べると、視覚的な手がかりを見たときに、コンピュータービジョンがあれば、より早く分類することができます。
事例：人間の目では捉えにくいパッケージミスやカビやくずれなどをコンピュータービジョンで見て、人より早く分別することができます。

2.幅広い用途に対応: 倉庫のトラッキングや、病院で見かけるサーマルスキャナーのような医療産業、さらには従業員の幸福度を検知するような職場でも使用することができます。

デメリット

1.定期的な監視が必要: ウイルスがシステムを攻撃した場合、物体検出に異常ある可能性もあり、検知できなければ会社に大きなダメージが与える可能性もあります。
そのため、定期的なスキャンとアップデートが必要です。

3.スマートファクトリーへの貢献度

工業用語ではマシンビジョンとも呼ばれる、このツールは工場にも役立ちます。
こちらのアプリケーションは、画像キャプチャと画像処理技術を使用して、工業生産プロセスを自動化するために使用されます。
これは通常、Hampanai AI1の例から学んだように、品質管理・保証のための便利なツールです。しかし、それはそこに限定されるものではありません。
手作業での検査ではミスが発生することもありますが、コンピュータービジョンを組み合わせることで、ミスを減らすことができるのです。

事例：在庫管理では、利用可能な工具の計算に少しでもミスがあれば、潜在的な顧客を逃すことになりかねません。
コンピュータービジョン技術を使えば、画像や物体の検出により工具の数を正確に記録し、それをクラウドシステムに保存して、リアルタイムでデータを表示できるため、在庫に変化があっても人手を介さずに済みます。

▼レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼