ISSUE

画像認識におけるロボット開発の技術的課題

ロボット開発においてひとつの作業を実施するには複数の画像認識技術とロボット操作の両方の技術と実装が必要であり、幅広い知識が求められます。

その中で画像認識部分に十分手が回らず、精度が低いこと、現場毎の照明環境の差異による精度の悪化、定量評価が出来ていない、といった技術的な問題を抱えていました。

SOLUTION

ディジョンのAIとノウハウで画像認識の精度を大幅に向上

ディジョンが日頃から研究開発の成果を蓄積させている画像認識AIモジュールを活用し、物体検出・セマンティックセグメンテーション（領域検出）・インスタンスセグメンテーションといったさまざまな画像認識タスクに対して、高速に画像認識モデルを構築し、PythonのSDKとして提供しました。

また最先端の画像認識モデルを利用して定量評価ベースで大幅に精度を向上させ、学習時にデータ拡張という技術を用いて照明環境の差異による精度の悪化を防いだモデルを提供しました。

技術の提供だけではなく、どのような論文のどの知識や経験を使っているのかといったノウハウを資料として提供し、今後お客様社内で同レベルの画像認識技術が構築可能にする点でも貢献しました。

ENGINEER’S VOICE

代表取締役山﨑 祐太

弊社はさまざまな深層学習アルゴリズムを、すぐに利用できる形で独自モジュールとして実装しています。今回のご相談では複数の画像認識タスクがあり、通常であれば年単位の時間がかかるプロジェクトでしたが、弊社の独自モジュールを利用することで、高速なAIモデルの構築が可能とり、わずか半年で本番環境へ全ての画像認識モデルを投入することができました。

画像認識だけでなく自然言語処理のような別領域も独自モジュール化しており、より高速に最先端のAI技術を提供することが弊社の強みです。