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[レポート] Factory 2017 Fall に出展しました!

2017年10月11日(水)~13日(木)に東京ビッグサイトにて開催された「Factory 2017 Fall(ITproEXPO内)」に出展しました!
会期中は多く方に来場いただき、さまざまな情報交換をいたしました。ISPブースへお越しいただきました皆さん、ありがとうございました!

今回の展示内容を紹介します。

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製造業向け外観検査ソフトウェア
「gLupe」

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Deep Learningにより不良品、異常・異物を検出するgLupe(ジールーペ)。最大の特徴は、「少量の正常データのみで学習」が可能なことです。
データ収集のコストを大幅に削減し、スピーディーな導入が実現可能です。
また、正常データのみを学習するアプローチを採用していることにより、未知の異常も検出することが可能です。

下の図は当日の展示パネルです。

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ブースでは、通常のカメラ画像で行う異常検知と、特殊なカメラと連携した異常検知をデモ展示しました。

カメラ画像からの異常検知

展示会当日には、カメラ画像より異常を検出するデモを行いました。
下の図は、デモで検出した異常の一例です。
十枚ほどの正常データをその場で学習したのち、微細な傷、汚れなどを検出させました。

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学習~推論までの一連の動作は、以下の動画でもご覧いただけます。

特殊カメラを用いた異常検知

「通常のカメラでは検出が困難な異常」を対象とし、特殊カメラと連携した異常検知のデモも行いました。

アバールデータ 近赤外カメラ

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近赤外カメラと連携し、お菓子梱包の噛み込み※ を検出します。
近赤外カメラを使用することで、梱包したパッケージの外側から、中の様子を撮影することが可能です。
(※噛み込み:梱包の圧着部分に、内容物を挟み込んでしまう異常)

池上通信機(株) RTC-21 : ILOREAL Real True Color XYZカメラ

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XYZカメラと連携し、色むらをの検出を行いました。
通常のRGBカメラでは取得できない可視領域の色を忠実に取得し、gLupeが色ムラとして検出します。
デモでは、赤い紙に対して赤いペンで描いた「色ムラ」の検出を行いました。

お問い合わせ

製品、技術、また、展示内容に関するお問い合わせは、以下より受け付けております。
gLupe@isp.co.jp
03-5489-0232
【担当】
村瀬・井上(むらせ・いのうえ)

●関連リンク
システム計画研究所 人工知能事業紹介ページ
システム計画研究所 人工知能プロダクト紹介ページ
各種製品・サービスのカタログ ダウンロード
プレスリリース gLupe評価版のバンドル販売開始

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