株式会社ゼータ・ブリッジ

フォトナビ・目視レス

検査・検品の課題を画像認識で解決するソリューション

フォトナビ・目視レス
フォトナビ・目視レス
人間が目で見て脳で判断する感覚に近しい独自開発の画像認識アルゴリズム(ABHB)で、画像の中から特定の条件に当てはまる領域を検出したり、類似する色・形・ 模様などを瞬時に自動検出いたします。機械学習・ディープラーニング等では判定の困難な不定形物も対応可能です。

外観検査工程での活用が可能で、カメラの選定や外部センサーとの連携や、コンピューターシステムまでのトータルソリューションをご提案致します。

フォトナビ・目視レスの詳細

ディープラーニングの課題

ディープラーニングの課題

不良品などの教師データが集まらない

ディープラーニングは検出精度を高めるために大量の学習データが必要です。しかし、日々製造されているのは「正常品」のため、大量の「不良品」データなどは集めることが困難です。さらに不良品といっても欠陥の大きさや形状は様々で、想定される全ての不良パターンを学習のための教師データとして用意することは現実的ではありません。

専用マシンが必要

機械学習を行う際に大量のデータを処理するため時GPU搭載のハイスペックマシンが必要となります。

処理に膨大な時間がかかる

一般的にディープラーニングでの検出には一定の時間がかかります。インライン検査で検査スピードを要求される場合には対応できないことがあります。

独自アルゴリズム ABHBとは

独自アルゴリズム ABHB

ABHB(エービーエイチビー)とは、目視検査の判断プロセスを独自プログラム化するアルゴリズムです。人は、どのように見えると「傷」で、どのように見えると「欠け」であるかを長年の経験から既に脳が学習しています。そして、学習済みの脳が目からの映像情報から無意識に判断しています。

「無意識」を「意識化」してその判断プロセスをプログラミング、アルゴリズム化した技術であるABHBを用いれば、人と同じように傷や欠けを判断することができます。

ディープラーニングとの違い

ディープラーニングとの違い

大量の教師データが不要

通常のディープラーニング技術では、良品・不良品の大量のデータを用意して、良品にはなく不良品には存在する部分を認識する複雑な法則を生成します。このやり方ですと、一つの製品や部品について多くの工数と費用がかかってしまい、色々な種類を判別したいという企業では、導入しにくい側面があります。

当社の独自アルゴリズムでは、これまで人間が無意識に不良品であると判断していた部分を意識化させ、その判断プロセスをプログラミング、アルゴリズム化いたします。これにより多くの教師データが不必要となり、導入ハードルも下げられると考えられます。

撮影環境を柔軟に対応可能

従来の画像処理技術では、教師データと同様の撮影環境が必要でした。例えば、教師データ取得時には蛍光灯照明で、運用時にはLED照明だと認識できない、ということもありました。フォトナビ・目視レスは人が見ていて大きな差を感じない環境であれば認識可能となります。テストでは認識できたが実際に運用すると認識しないといったトラブル発生が軽減できます。

専用マシン不要で短い処理時間

組み込み系言語でのソフトウエア開発のため、約0.2~0.3秒という高速での認識が可能となります。ディープラーニングの場合には、ハイスペックマシンを準備して、処理もそれなりの時間を要しておりましたが、当社の技術では一般のノートPCで高速で処理することができます。

人の目で見るよう解決するシステム フォトナビ ・目視レス

人の目で見るよう解決するシステム フォトナビ ・目視レス

「フォトナビ・目視レス」は、人間が目で見て脳で判断する感覚に近い独自アルゴリズム「ABHB」を搭載した検査・検品を画像認識で解決するソリューションです。

画像の中から特定の条件に当てはまる領域を検出したり、類似する色・形・模様などを瞬時に自動検出します。機械学習・ディープラーニング等では判定の困難な不定形物も対応可能で、大量の教師データを必要としません。

外観検査工程での活用が可能で、カメラの選定や外部センサーとの連携や、コンピューターシステムまでのトータルソリューションをご提案いたします。

フォトナビ 目視レス5つの特徴
  • 人の感覚に近い独自アルゴリズム
  • 見た目の色・形・模様から特定領域をリアルタイム検出
  • 機械学習では不向きな不定形物も認識
  • 運用中のFA機器との連携にも柔軟に対応
  • ソフトからハードウェアまでトータルソリューションをご提案

フォトナビ・目視レスの用途例

金属加工品の検査

金属加工品の検査
課題 現在、多くの企業では、金属加工品の検査は人による「目視」で行われている他、自動化の技術として、AI技術のディープラーニングが期待されています。

しかしディープラーニングは、大量のデータから「良品」にはなく「不良品」にある部分を認識する複雑な法則を生成するため、不良品の教師データが集まらない、微小(びしょう)な欠陥の見逃しが発生しやすい、欠陥の大きさや形状が様々で学習しづらい、という課題から金属加工品検査では実用化される事が困難でした。
ソリューション 株式会社ゼータ・ブリッジの独自システム 「ABHB」 は大量の画像データが不要です。また一般のノートPCでも使用可能で、ソフトの言語により高速処理を実現しました。

また、鋳巣や傷は不良品で、汚れは良品、というような人間がこれまでの経験や知識で無意識で判断していた内容をプログラム化することで、これまでディープラーニングなどの技術で目視検査を自動化できなかった金属加工品自動検査の新しいソリューションです。

ヒトの目が認識する色の違いを数値定量化

ヒトの目が認識する色の違いを数値定量化
課題 色は、目から入った色に関する情報が脳に伝達されることで、脳で認識されます。具体的には、眼球の網膜の中央付近にある細胞が「赤」「緑」「青」の色をそれぞれ検知し、その情報を脳に送りますが、太陽や電気などの「光源」からの光を物体が反射した光を見て、物体の色を認識しています。

つまり、「物体の色」は「光源からの光を物体が反射した光の色」なのです。光源が変わると、物体が反射する光の色も変わり、認識される物体の色も変わってしまいます。
結局、色の細かい違いは職人が目視で検査する以外、良い方法がありませんでした。しかし、職人による目視検査では、「時間がかかる」「人材の確保確保が難しい」「人によってばらつきがでてしまう」などの課題があります。
ソリューション フォトナビ ・目視レスを活用した色定量化技術は、双円錐型3次元色空間を用いて、物体の色を、RGB値から人の目の感覚に近い色相・彩度・明度に数値化し、使用するカメラコントロールを含めた独自の画像処理技術によって、異なる条件でも物体の色を安定的に測定することができます。
さらにこの技術を応用し、静止画のみならず動画での活用も可能です。

貼り合わせて広範囲に使用する素材や、複数を組み合わせるような製品のパーツなど、 色のズレが許されない分野における活用が期待されています。

⼩型⿂類モデル⽣物の動線解析・⼨法計測

金属加工品の検査
課題 近年、⿂類のモデル⽣物が広い分野で普及したことにより、その動きを追う「動線分析」や、サイズを測定する「⼨法計測」といった新たなニーズが出てきました。

従来は、研究者が⽬視で⿂の状態を確認したり、実際に⿂のサイズを計測することで⾏われていましたが、研究の精度と効率を上げるため、その「⾃動化」「定量化」が求められるようになります。
ソリューション ⼈の脳は、まず⽔槽を認知し、その中の動いている物を認識します。そして、その物の形が⿂であることを認識します。⿂が動くことで、⽔槽の底⾯に⿂が反射したり、また⽔槽に⿂の影ができたりしますが、⼈はこれを⿂本体と区別することができます。これにより、⼈は⿂の⾃由な動きを追うことができるのです。

「フォトナビ・⽬視レス」は、⼈の⽬と同じように「⽔槽の底⾯の反射」「影」「⿂」を正しく区別し、⿂の画像だけを抽出することができます。 これにより、純粋な⿂の動きのみを追って、正しく動線分析を⾏うことができます。

導入の流れ

導入の流れ

検証

検査の自動化がうまくいかず課題となっている部分の画像を数枚ご準備ください。弊社の認識技術による判定が可能かどうか検証させていただきます。判定可能と判断した場合には結果レポートを提出いたします。

ヒアリング

検証結果のレポートをご覧いただき、導入を検討されたいお客様につきましては、課題の詳細をヒアリングさせていただきます。

ご提案

お客様の課題に合わせて、実証実験や画像解析機能付き検査ソフトウェアの開発をご提案いたします。導入費用は開発要件に応じた工数ベースでのお見積りとなります。(ハードウェアは別途)また、納入したソフトウェアや関連システムの保守も承ります。保守費用は保守要件を取り決めた後お見積りさせていただきます。

例:検査対象画像内のマーキングされた間にある巣(鋳物の内部に空洞が発生する欠陥症状)を10秒以内に自動検出できるようにしたい。

株式会社ゼータ・ブリッジについて

株式会社ゼータ・ブリッジについて

事業概要

要素技術の積み上げではなく、「目、耳など五感から得た情報を人間の脳がいかに処理し、そして感じているか?」を原点としたアルゴリズムを独自開発。様々な認識技術を活用したサービスを提供しています。

耳で聞いて気になる、目で見て気になる、五感で感じた気になるを次の行動へ橋渡しする、 をコンセプトに事業運営をしてきたソニーグループの会社です。

画像認識エンジン・フォトナビ

当社が長年取り組んで参りました『ヒトの視覚を超える画像認識技術』の研究開発成果をライセンス提供いたします。

コンテンツ認識エンジン・音ナビ

ソニーの音声フィンガープリント技術を活用し、放送・ネット上のコンテンツなどを瞬時に特定いたします。

動画コンテンツサーチ

「音」と「映像」の特徴を解析し、動画コンテンツの検出、高速マッチングを実現いたします。

テレビCMメタデータ

ソニーと共同開発したテレビCMメタデータ生成システムで全国主要都市の放送をリアルタイムで解析しデータを生成しています。

フォトナビ・目視レスのサービスメニュー

フォトナビ・目視レスについてメールで質問・相談

フォトナビ・目視レスについてメールで質問・相談

担当者へ直接質問や相談ができます。

フォトナビ・目視レスにについて株式会社ゼータ・ブリッジの担当よりご回答させていただきます。お気軽にお問い合わせください。

メール相談

フォトナビ・目視レス活用事例集(金属加工品)

フォトナビ・目視レス活用事例集(金属加工品)

金属加工品の検査自動化がうまくいかない原因と解決策

株式会社ゼータブリッジが提供するアルゴリズム「フォトナビ・目視レス」での改善事例集の第3弾です。自動車の金属部品の検査自動化の事例です。

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フォトナビ・目視レス活用事例集(動体を追従)

フォトナビ・目視レス活用事例集(動体を追従)

動き回る動体を追従・計測可能な全く新しいアルゴリズム

株式会社ゼータブリッジが提供するアルゴリズム「フォトナビ・目視レス」での改善事例集の第2弾です。魚の動きを追従し測定する事例です。

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フォトナビ・目視レス活用事例集(色の違いを数値化)

フォトナビ・目視レス活用事例集(色の違いを数値化)

人の目が認識する色の違いを3次元で数値化

株式会社ゼータブリッジが提供するアルゴリズム「フォトナビ・目視レス」での改善事例集の第1弾です。色の違いを数値化する事例です。

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フォトナビ・目視レス 資料

フォトナビ・目視レス 資料

フォトナビ・目視レスの活用事例を詳しく解説

様々の企業様の課題に、フォトナビ・目視レスを導入することで解決できた6つの事例をご紹介しています。

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株式会社ゼータ・ブリッジ

株式会社ゼータ・ブリッジ

ヒトの視覚を超える画像認識技術

要素技術の積み上げではなく、「目、耳など五感から得た情報を人間の脳がいかに処理し、そして感じているか?」を原点とした様々なアルゴリズムを独自開発。人間の感性を超える認識テクノロジーでお客様の課題を解決いたします

出展団体情報

出展団体名株式会社ゼータ・ブリッジ
所在地141-0032 東京都 品川区大崎 1-6-4新大崎勧業ビルディング(大崎ニューシティ4号館)5階
設立年月2001年09月
従業員規模11名-50名
URLhttps://www.zeta-bridge.com

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