お客様: 大手設備工事会社様
ご依頼内容
- 工具に搭載したカメラの画像から、回路のラベルと作業位置を認識し、締め付け結果を自動で記録したい、というご相談。
- 画像解析に、センサ連携と上位システムとの通信を組み合わせ、現場の作業フローの中で使える確認システムとして実現したい。
課題
- 反射、影、傾きがある画像から、ラベル領域と数字を認識すること。
- 工具先端とラベルの位置関係から、どの端子を作業したかを判定すること。
- 作業直前の複数フレームを統合し、単一フレームの誤認識を抑えること。
ソリューション
- エッジからラベルの外接四角形を推定し、個別領域ごとに向きを補正した。
- 当初のOCRでは精度が不足したため、明るさ・反射・傾きを含む教師データで、CNNを学習した。
- 固定しきい値を適応的しきい値へ変更し、複数フレームの多数決で、数字認識を補正した。
- 工具先端の中心座標とラベルの向きから、作業対象の上下・左右の位置を判定した。
- 無線で受けた解析指示に対し、数秒前のフレーム列を遡って解析する構成とした。
- 物体検出方式、ジャイロセンサ、照明・撮影系の改善案も、比較検討した。
結果
- 撮影条件と判定閾値を説明できる検査方式として、学習済みAIに依存しない構成とした。
- 模擬盤の12回路で、ほぼ全件の解析と、表計算ファイルへの自動入力に成功した。
- OCRからCNNへの切替で数字認識を改善し、残る暗所・カメラずれの課題を整理した。
- 開発した技術を共同特許として出願し、登録特許として権利化した。
ひとこと
- 現場の画像認識では、認識モデルだけでなく、照明、カメラ位置、時間方向の統合が、結果を左右します。
- 作業フローと一体で、画像解析を設計します。
- ドライバーに付いた小型カメラからの画像をリアルタイムに取得して、各種画像処理を行い、状態をリアルタイムで出力しながら、判定位置も判断して、結果を出力するという、かなり難易度の高い案件でした。画像処理・リアルタイム処理・アプリケーション開発等、統合的な開発も行うことができます。
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