工業検査・工場IoT

金属加工製品に発生する表面の欠陥を画像処理と機械学習により検出します。Deep Learningや特徴量ベースのSVMなど幅広い技術を柔軟に組み合わせて求められる性能を実現します。
人手に頼っていた検査を機械的に行うことで、より長時間安定した検査性能を保つことができます。
ILC（国際リニアコライダー）の加速器内面に発生する欠陥の自動認識に応用しています。^※
また、食品パッケージやコンクリート壁などの検査にも応用可能です。

※ 東北大学と高エネルギー加速器研究機構との共同の開発

サーモグラフィ-可視カメラのキャリブレーション技術と機械学習を組み合わせ、見た目ではわからない温度情報に基づいた検査を行います。
例えばダンボール梱包時のホットメルト接着検査や、ドローンと組み合わせたメガソーラーの異常発熱検査などに応用できます。

ステレオカメラを用いて走行経路の三次元空間認識を行い、前方の障害物を検出します。また、物体認識と組み合わせることで対象に応じた対処が可能になります。
工場内の搬送車の自動走行などに活用できます。

画像処理技術および画像認識技術を組み合わせ、画像からNG品を自動検出します。空間認識によりNG品の位置を特定し、ロボットでピッキングすることも可能です。
撮影機材の選定・設置の検討から検出アルゴリズムの検討／実装、処理の高速化、ロボットの制御まで自社で担当することができます。
工業製品や食品など幅広く適用可能です。

保管庫に設置したカメラの映像に対して物体検出や顔認証を行うことで、”誰が・いつ・何を”持ち出したかを自動的に管理・記録できます。
薬品など厳重管理が必要な製品の持ち出し管理などに活用できます。
同様のシステムを店舗などに導入することによりマーケティングの調査などに応用することができます。