お客様: エンジニアリング会社の研究開発部門様
ご依頼内容
- 対象物の表面画像から、領域ごとの区分を自動で判別したい、というご相談。
- 計測で得られる速度の波形から、評価から外したい区間を、見分けたい。
- 画像の判別結果と、波形上の区間を、同じ距離の軸で照らし合わせたい。
- 判定のパラメータを画面から変えながら、結果を確認できるアプリとして、使いたい。
課題
- 表面画像に写る複数の領域を、画素単位で分類すること。
- ノイズを含む速度の波形から、除外の対象となる区間を判定すること。
- 画像上の位置と、波形上の距離を対応付けて、同じ画面で確認できるようにすること。
- 判定のしきい値を、対象ごとに調整できる形にすること。
ソリューション
- 複数クラスのセマンティックセグメンテーションを、画像の判別に採用した。
- モデルの評価用に、教師ラベルを直接使う場合と、学習済みモデルで推論する場合を、切り替えられるようにした。
- 位置と時間のデータを移動平均で平滑化し、距離軸へ線形補間して、距離と速度の波形へ変換した。
- 速度、区間の幅、ばらつき、局所的な傾きによる、段階的な区間判定を実装した。
- 判定した区間を除外した平均値と、画像の分類に基づく区間の平均値を、算出した。
- 判定パラメータの指定と、画像の端部と波形の開始点を合わせる調整を、GUIに追加した。
- 画像、ラベル、波形、区間別の集計値を、対象ごとに一括保存するようにした。
結果
- 画像AIと信号処理を組み合わせた解析を、1つのアプリケーションにまとめた。
- 画像の端部と波形の開始点を画面上で合わせられるようにしたため、両者のずれを目視で確認しながら、解析を進められるようになった。
- 解析画像と複数種類のCSVが対象ごとに自動保存されるため、結果の蓄積と、条件を変えた比較が、お客様側で行えるようになった。
- 精度指標を用途から決める進め方を共有したため、判定基準の見直しを、お客様側で継続できる状態になった。
ひとこと
- 画像と波形のように、種類の違う測定データを突き合わせて判断したい、というご相談はよくあります。片方だけでは決まらないことが、両方を同じ軸に並べると見えてくるためです。
- ただ、この突き合わせは、画像の判別、波形の前処理、区間の判定という別々の技術を、1つの座標の上でつなぐ必要があり、開発としては難易度が高いものです。どの領域の精度を重視するかで調整の方向も変わるため、目的から設計できる人が担当するのが良いと思います。
- MATLABのGUIを付けておくと、しきい値などの調整を、プログラムに不慣れな人でも、画面の操作だけで試せるようになります。
- 弊社は、学習用データの整備から、画像判別と信号処理の実装、調整用のGUI、結果の保存までを、一括してお引き受けします。
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