特長

システム立ち上げがかんたん

ユーザー用画面、AI用データ管理、結果判定機能、デバイスインタフェース、AIエンジンインタフェースなど、お客さまの目視検査工程の業務を遂行するために必要な機能がそろっています。

さまざまなAIエンジンがえらべる

オリジナルで作成したAIエンジン、クラウドで提供されるAIエンジンと連携が可能です。また日立が用意したエンジンをお使いいただくオプションもございます。 加えて、システム稼働開始後の学習・追加学習も容易にできます。

さまざまなデバイス・システムとつながる

画像認識AIのシステムに欠かせない、画像入力用の各社カメラ接続に対応しています。また、出力先として、PLC、パトランプなどの制御系デバイスや、製造工程管理システムやBIツールとの接続に対応可能です。

動画

用途例

AIを本番稼働させる課題点と解決への取り組み

『目視代替AIをPoCで終わらせない　目視代替AIアプリケーションプラットフォームの取り組み　-目視検査工程のAI活用システム立ち上げを簡単に-』といったテーマでお話をさせていただきます。

はじめに、目視検査工程のAI導入の取り組みについてご説明いたします。
上記スライドの左側の図をご覧ください。こちらは製造業の検査工程を表したものです。

従来は人による目視検査を実施し、良品、不良品を判定しておりましたが、人的負担、品質のぶれ、検査速度の限界など、課題がありました。
これらの課題を解決しているのが右側の図になりますが、AIによる検査を実施することになります。これにより、省人化、省力化、品質の均一化、検査速度の向上などの効果が見込まれます。

また、これらを実現するために、AIのモデルを開発するというPoC（Proof of Concept/概念実証）を行いますが、本番適用に必要なデバイス接続、UI開発、業務アプリケーションの開発が必要となり、この際に課題が多く生じます。

まず、左の図が示すように、カメラなどのデバイス接続システム開発は、AIスキルのみならず、ITスキル、OTスキル、FAスキルが求められます。加えて、本番適用のためのSI構築に、要因加工のためのコスト増、期間の長期化、品質の低下という課題が出てきます。

それらを解決しているのが右側の図となります。
デバイスやAIエンジンを接続し、UIや学習機能などのコア機能を有し、AI活用システムを簡単にするのが、HVIAです。つまり、HVIAは、リケーション開発に集中することが可能となる、画像AIアプリケーションプラットフォームです。

HVIAの3つ特徴

HVIAの特徴についてのご説明の前に、目視代替システムにおけるHVIAの位置づけを整理させていただきます。

まず、インプットデバイスであるカメラから始まり、エッジサーバーに続きます。ソフトウェアであるHVIAが稼働するのは、このエッジサーバーです。そして、HVIAがカメラとのインターフェイスを司ります。なお、AIエンジンはエッジでのクラウド稼働でもかまいません。

画像をAIエンジンに渡し、結果を判定します。
HVIAはその結果を表示/収集、そして画像データを管理し、それに基づき、結果やログ情報をアウトプットであるパトランプやBIツールに渡します。HVIAは結果に基づく学習や運用管理も司ります。なお、HVIAは、edgeでもクラウドでも稼働可能です。

次に、HVIAの3つ特徴についてご説明します。
まず、1つ目の特徴は「さまざまなAIエンジンが得られる」です。 クラウド提供のAIエンジン、オリジナルで作成したAIエンジンと接続が可能で、接続可能なエンジン種も随時拡大中となっています。加えて、システム稼働開始後の学習、追加学習機能も容易に実現できます。

2つ目の特徴は「さまざまなデバイスとつながる」です。目視検査AIシステムには欠かせない画像入力用の各社カメラ接続に対応しています。 また、出力先として、PLC、パトランプなど、制御系デバイスや、BIツールとの接続対応が可能です。

3つ目の特徴は「システムの立ち上げがかんたん」です。ユーザー用画面、AI用データ管理、結果判定機能、デバイスインターフェイス、AIエンジンインターフェースなど、お客様の目視検査工程で業務を遂行するために必要な機能が揃っています。つまり、システム構築に必要なコア機能を有しています。

この3つの特徴により、より効率的にAI活用システムの構築をご支援する、本番環境の構築工数を最適化することが可能となっています。

HVIAの仕様

続いて、HVIAの仕様についてご説明します。

まず、5つの機能があります。

• 「運用モード」により、AIによる検査を行います。
• 「検査実績モード」により、過去の判定履歴を確認できます。
• 「パラメーター設定モード」により、判定しきい値の調整などを行います。
• 「AI学習モード」により、AIの学習を行い、精度向上を測ります。
• 「管理モード」により、環境設定などを行います。

インプット/アウトプットとしましては、

• Basler社のカメラの対応
• EdgecrossやMotionBoardとの連携

AIインターフェースとしましては、
・ RESTインターフェースを持つAIに対応（AmazonSageMaker/AIプラス）

最新のインターフェース拡張状況は、ウェブをご参照ください。
https://www.hitachi.co.jp/products/it/bigdata/platform/visual-inspection-application/index.html

HVIAのデモ画面

運用モードデモ画面

HVIAをデモ画面でご紹介いたします。
この画面は、HVIAが管理している複数のAIモデルからモデルを選択しています。選択したモデルで目的の検出が正しくできるか、サンプルでチェックします。

このデモは、衣類のボタンの品質チェックがテーマです。サンプルチェックは欠けや割れがあるボタンを検出できるか、逆に、正常なボタンを不良として検出しないことを確認します。 正常なボタンは緑色で囲まれます。欠けや割れがあるボタンは赤色で囲まれ、NG表示されます。検査途中でも履歴を見ることができます。

また、時系列ごと検体位置ごとの統計情報を見ることもできます。

AI学習モード画面例（データ拡張）

こちらは、AI学習モードの画面例です。ここではデータ拡張をご説明いたします。
追加学習を容易にする機能です。

AIシステム稼働後、検査対象の不良の傾向が分かってきた際に、追加学習を実行します。追加画像のデータをぼかし加工、回転など、データ量を拡張し、精度向上に寄与します。

そのほか、自動ラベリング機能もございます。追加画像のラベル付け、タグ付けを自動で行います。ユーザーは、ラベリングが正しいか確認でき、必要であれば、修正する事も可能です。

HVIAのオンプレミス、クラウド対応

続いて、HVIAのオンプレミス、クラウド対応についてご説明します。

HVIAは、オンプレミス、クラウドどちらでも動作します。左の図はオンプレミス、edgeで動作する場合です。AIエンジンはedgeでもクラウドでもどちらの動作環境でも可能です。右の図はクラウドで動作する場合です。いずれの場合でもカメラ、AIエンジン、アウトプットデバイス、BIツールなどと連携します。

HVIAの本番適用事例

HVIAの本番適用事例として、「製造業/外観検査」の事例をご紹介します。

従来型の画像解析では判定困難な外観検査にAIを採用しました。現在、生産ラインの一部で導入していただいております。 大量生産品を効率よく、商品品質を向上させるというお客様の目的のもと、HVIAを活用し、それを実現するとともに、すばやくシステム化を実施しました。

2つのTry-it環境

導入をご検討いただいているお客様に向けて、HVIAをお試しいただけるTry-it環境を準備しています。
Try-it環境は目的に合わせて２つのケースがあります。

1つ目は、既にPoCなどを実施され、お手持ちの学習モデルがあり、それをHVIAとの接続を試してみたいというケースです。こちらはTry-it@Dockerをお試しいただき、コンテナ形式でHVIAをご提供いたします。ご自身のAWS環境などへデプロイが可能です。
2つ目は、HVIAを試してみたいというケースです。

こちらはTry-it@日立があり、日立のクラウド上でHVIAをお試しいただけます。接続はVPNでご利用いただくことが可能となっております。

広がるHVIAエコシステム

最後に、HVIAエコシステムをご紹介します。

HVIAは、画像AIアプリケーションプラットフォームとして、認定、連携など、積極的に実施しています。
Edgecrossのエコシステムソリューションに認定されました。

連携という観点においては、現時点図が示す通りですが、今後も拡張予定です。
また、AWS IoT@LoftやEdgecrossセミナーなど、積極的に講演活動も実施していきます。 マーケットプレイスでも、Lumada Solution Hubと連携の予定でございます。

御社のソリューションやサービスにも連携したいと考えておりますので、ぜひ、ご一緒させていただければ幸いでございます。
お時間をいただき、ありがとうございました。