属人化しがちな目視による検査行程を先端技術で自動化！開発事例のご紹介
DeepLearningを用いた画像認識技術は、高い検出性能と汎化性能により、 製造業などにおける外観検査への応用が期待されています。 当社は、LIXIL様との衛生陶器外観検査自動化プロジェクトにおいて、 PoCによるDeepLearningの物体検知を用いた欠陥箇所検出で成果をあげ、 現在ライン投入に向けて試験運用開始を進めています。 当開発の取り組みに関して、LIXIL様とコンピュータマインドの連名で 2020年度人工知能学会全国大会のインタラクティブセッションにて 発表しました。 【開発例】 ■OS：Windows 10 Pro ■開発期間：2018年〜 ■開発人数：PoC 1人/本開発2人(予定) ■開発言語：C#、Python ■使用ネットワーク：SSD512(VGG16) ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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【その他の開発例】 ■GPU：GeForce RTX 2080Ti ■学習データ数：- ■関連技術 ・深層学習 ・物体検知 ・前処理 ・ロボット制御 ・高解像度撮像 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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今、世界のあらゆるテクノロジーはＡＩを中心に劇的に進化つつあります。 そしてそのスピードは今後さらに加速していくことでしょう。 それらは社会の人々の行動にも変化をもたらし、旧来のビジネスモデルに変革の波が押し寄せています。 私たちは、この激動の時代に、社会の様々の課題を解決すべく、好奇心とパワーとテクノロジーをもってソリューションを提供してまいります。 この時代にコンピュータのソフトウェア開発に携わること、とりわけＡＩの開発に関わることは、すなわち、世界の種々なテクノロジーを進化させ、社会に貢献し、人々を幸せにしていくこと、につながります。 それが私たちの使命であり、無上の喜びでもあります。