こんにちは、営業部の鈴木です。
2023年より新たにフォージビジョンで事業展開を開始した「画像認識事業」について、本ブログでも少しずつ紹介しております。
今回は、弊社独自の画像認識アルゴリズムのABHBの活用や今まで取り組んだもので難しかったものなどについて紹介していきたいと思います。
vol.1の画像認識とは？ techblog.forgevision.com
vol.2の＜ABHB＞ 前編 techblog.forgevision.com
に続いて、
フォージビジョン画像解析技術最高責任者の安藤さんに、インタビューしてみました！
画像解析最高責任者 安藤 尚隆 経歴
ソニー株式会社にて初代ハイビジョンの研究開発に携わり、撮像から画面表示までの各種映像技術と人間の視覚の仕組みについての知識を得る。
株式会社ゼータ・ブリッジを設立し、様々な認識技術を活用した多数のビジネスを展開する中で独自の画像解析アルゴリズム ABHB(Algorithm Based on Human Brain)を開発。
現在はフォージビジョンにて、画像解析最高技術責任者として活動中。
🎤製造業の外観検査で活用の事例があるとお聞きしておりますが、具体的にはどんな工程で使われているのでしょうか？
金属加工品・樹脂成形品などにできるキズや欠け、バリなどを検査員の方が目視で検査している工程があります。
これらをカメラと画像認識に置き換えることで、大きな省力化が見込めます。
他にも、組付け前の部品確認や組付け後の状態の正しさをチェックしたり、部品のサイズを計測するといったニーズもあります。
食品業界では具材の有無、数のカウント、異物混入を検知するような取り組みもあります。
🎤外観検査以外にはどのような活用方法があるのでしょうか？
少し変わったところでは、動画を解析して動き回る魚を追従したり、色を解析するアルゴリズムを活用してお医者さんのオンライン診療の補助にもなり得ないか？といった実証実験を大学病院と一緒に取り組んだりもしています。
同じ色解析を使った例としては、外壁塗装前と塗装後のシミュレーション画像を合成する、なんてこともやったことがあります。
他にも、交通インフラや大きな工場の設備の「監視」でも活用が進んでいます。
監視では動画を解析して連続する静止画の変化の特徴を捉えて、正常ではない動きや危険な状態を検出するという難解なテーマですが、やりがいがあります。
🎤何でもできそうな気がしてきましたが・・・今まで取り組んだもので対応が難しかったものはありますか？
万能ではありませんので、もちろん対応困難なものもあります。
一番難しかったのは、透明なガラスの中のキズや欠けを検出する課題で、目で見ても見えるか見えないか、非常に微妙なもので、カメラでその部分を画像として出力することができないものがありました。
解析するために適切な画像が取得できないと、いくら画像解析の技術が優れていても見つけたいものを検出することはできません。
特に外観検査の課題においては、撮像環境構築は非常に重要な要素となります。
このあたりの知見もありますので、ご相談ください。
🎤今後挑戦してみたいテーマなどがあれば教えてください。
金属部品の傷など、目で確認する際は無意識に部品を手で角度を変えて確認しているケースが多いです。
これと同じことを、部品を動かさずに実現したいですね。
これも解析技術のみならず、撮像環境構築をどのようにするか、が大きなポイントになりますが、例えば、複数カメラと照明で別角度からの複数画像を取得して複合的な解析を行えば、不可能ではないと思っています。
設備コストが課題になりそうですが…笑
長期的には、目で見る感覚のみならず、音・匂い・味・触感などの人の五感の複合解析も挑戦したいと思っています。
そのような未来を一緒に目指せる協業パートナーの方がいらっしゃったらぜひお声がけいただきたいです！
おわりに
安藤さん、ご回答ありがとうございました！
今回は「独自開発の画像認識アルゴリズム＜ABHB＞ 後編」として、ABHBの活用や今まで取り組んだもので難しかったものについてインタビューしてみました。
五感の複合解析！楽しみですね！
次回は、世の中に広がるAIとABHBの違いについてお聞きしたいと思います。
