既存システムの性能向上・コストカット！食品異物検査装置開発の事例をご紹介
当社では、検査装置にて撮像した画像に対して、DeepLearningの物体検出技術を 適用することにより、以前は取り逃していた異物を多数検出することに成功しています。 画像処理の場合、複雑な処理工程を段階的に処理することが多く、1検査当たりの 処理時間が長くなってしまうと、全体の生産効率に影響します。 当技術では、1検査(1画像)あたりおよそ100ms以下での高速な検査が可能なため、 生産効率を落とさず、検査精度の向上を図ることに成功しました。 【開発例】 ■OS：Windows 10 pro ■開発期間：6ヶ月 ■開発人数：2人 ■開発言語：C#、C++、Python ■使用ネットワーク：SSD、Yolov3 ※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 ・開発：GTX1080Ti、RTX2080Ti ・動作：GTX1080Ti、RTX2080Ti ■学習データ数：2000枚〜 ■関連技術：Openvino ※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。