Deep Inspectionで、できること
Deep Inspection では、画像の中で特定のパターンに一致する箇所を認識し、そのパターンが基準を満たしているかどうかを判断します。
「人間では判断できるが、画像処理システムではうまく判別できない」
そのような対象に対し、Deep Learningを用いることで、ひとの感覚のような柔軟な分類を行います。
Deep Inspectionの特徴
自信度を付加した判定
過去の結果と比較し自信度を算出。自信度の高いものは自動検査へ、低いものは人に委ねる仕組みです。低い自信度のものだけ目視検査することで、確実に負荷を軽減し、精度を飛躍的に高めます。
継続運用でレベルアップ
人が経験を積むように、Deep Learningは学習データが増えるほど判定精度が上がります。継続的な運用で経験を積んだAIは、熟練の職人のように頼れるシステムになります。
既存ラインへ導入可能
私たちの製品はパッケージではなく、現在のラインを生かしたシステムを提案しています。様々な現場に合わせて設計し、長期間の運用とアップグレードを視野に入れた製品を提供しています。
case.01外壁クラック画像診断AIの開発
医療・製造業でも活用されるRistのAI技術が不動産業界へも導入。
業務の精緻化、標準化及び効率化を目指します。
Ristは、不動産会社である東急リバブル株式会社、地盤調査や建物検査などを専門的に行うジャパンホームシールド株式会社と連携し、中古住宅の外壁や基礎部分のクラック※1画像を、AIが一定の基準に基づいて診断するシステムを開発しました。（特許出願中）
このシステムは、人間の目視により計測しているクラック幅の検査業務を、Deep Learningを実装したクラウド上のAIアプリケーションが代替診断するものです。建物の外壁には多種多様な材質や色調が用いられており、経年劣化など状態変化も考慮すると無数のパターンが存在します。また、クラックは部位によって幅が異なり、途中で分岐するなど不規則に変化しているものもあります。本システムではスマートフォン専用アプリで撮影したクラック画像を元に、クラックの不規則な形状を高精度で検知。クラックを抽出して、その最大幅を計測・診断します。
※1 クラック：建物の外壁や内壁、基礎などにできる亀裂やひび割れのこと。
従来の外壁クラック検査業務の課題
専用の定規と目視でクラックの最大幅を計測
- 検査員（ヒト）による目視と判断がベースとなるため、評価にばらつきも生じる
- 検査精度を担保するため、バックヤードでダブルチェックを行っている
- 検査品質を維持するため、現場での検査から最終評価までに数日間を要している
外壁クラック検査業務の
精緻化、標準化、効率化が課題
Ristによるアプローチ
外壁クラック画像診断AIの仕組み
期待される効果
- 検査時に撮影する画像からAIが計測・診断
- 計測値を現場で確認。評価、審査等の業務に効率的に反映が可能
- 外壁クラック検査業務の精緻化、標準化及び効率化を実現
中古住宅における一連の評価業務の中で、既存住宅売買瑕疵保険の適合判断基準のひとつである基礎部分や、外壁のクラック検査業務をAIが診断することで、同検査業務の精緻化、標準化及び効率化を実現します。
case.02鏡の表面検査工程
Ristは、バックミラーで国内シェアNo.1の株式会社村上開明堂の製品検査工程において、Deep Learning技術を用いた鏡の表面検査システムを開発し、検査精度の向上（60% → 97%）、目視による検査員の負担軽減を実現しました。
従来の検知システムの問題点
・画像の色味等の数値化が困難
・人が閾値を決定するため、基準が曖昧になる
最終的に検査員が目視で確認
Ristによるアプローチ
多クラス分類の畳み込みネットワーク（CNN）を使用
Rist独自の「Deep Inspection自信度」を開発
- 全ライン導入後は検品作業員が7割削減
- 海外展開を視野に入れ、検査の自動化により得られたデータから上流工程の最適化なども目指していく
case.03領域抽出によるパッケージ検査工程
大手パッケージライベル製造会社様より、現在の検査機器での製品検査精度についてご相談いただき、領域抽出ネットワークを利用したDeep Learningによる検査システムにおいて従来の100倍の精度向上を実現しました。
従来のシステム問題点
影・シワ等の影響で測定すべきラインの検出を間違える
Ristによるアプローチ
自動運転や医療に利用されている領域抽出ネットワークを利用
SegNet
Fusion Net
パッケージのある領域をDeep Learningで抽出し、測定
