AI画像認識ソリューション:画像の準備や学習、カメラの選定、エッジ導入など パナソニックのノウハウで一気通貫にご支援します。 AI画像認識ソリューション:画像の準備や学習、カメラの選定、エッジ導入など パナソニックのノウハウで一気通貫にご支援します。

AI画像認識ソリューション

「AI画像認識ソリューション」とは?

現場での検査に使用するAI学習モデル(脳)を、ディープラーニングやプログラムの専門知識がない方でも、直感的な操作で作成し、そして、現場で活用できるまでの一連の設計・構築を行うサービスです。

パナソニックのものづくりノウハウで、品質のバラツキを防止
お客様の環境に最適な「AI画像認識ソリューション」をご提案!

このようなお困りごとはありませんか?

慢性的な人手不足により、現場に大きな負担がかかっている…
技術者の勘頼りではなく、熟練者のノウハウを体系化したい…
熟練者の知識を伝承したいが、新人を教育する時間が取れない…

さまざまな事例をご用意しています。まずは、お気軽にご相談ください。

AIによる外観検査をご検討のお客様はこちら

国内生産人口の減少やデジタル技術の進展、激しいグローバル競争により、私たちはさらなる生産性向上への取り組みをせまられています。
ただ、AIによる生産性向上を図ろうとしても、どこから手を付けて良いのか分からず、多くの場合で非常に高額になることがネックとなっています。

パナソニックのAI画像認識ソリューションは、ディープラーニングによる画像認識を活用することで、これまで人が行っていた作業を自動化できます。
さらに、パナソニックのものづくり現場で長年培ってきたノウハウを生かし、「学習データの作成」から「AI画像認識エンジンの構築」までトータルソリューションでお客様の課題解決を強力に支援します。

これまで“一部の技術者だけが使えたディープラーニングを現場でも使えるようにする”、それがパナソニックの「AI画像認識ソリューション」です。

パナソニックのAI画像認識ソリューション概要図

ノンプログラミングによる直感操作で、お客様にて学習や運用が可能!
パナソニックが国内で開発しているため、手厚いサポートをご提供!

動画で見る「AI画像認識ソリューション」

選ばれる4つの理由!

情報保護

お客様の大切なデータを外部に持ち出さずに
画像認識システムを構築可能

簡単操作

わかりやすいGUIで、学習データの作成から
学習モデル「脳」の評価まで実行

知識不要

ディープラーニングやプログラムの専門知識が
なくても
、AI画像認識エンジンの構築が実現

改善提案

パナソニックのノウハウを生かし、AIを活用した
業務システムをワンストップでご提案

さまざまな事例をご用意しています。まずは、お気軽にご相談ください。

活用シーン

精密工業製品の不良品検査イメージ図

精密工業製品の不良品検査

パネル形状(薄膜・フィルム・板など)の精密工業製品において、AIによる表面検査で不良品を検出します。

部品のひび割れ検知イメージ図

部品のひび割れ検知

パターンマッチングでは検知できない小さなサイズや、一定ではない形状のひび割れをAIで検出します。

ビス止めの不良検知イメージ図

ビス止めの不良検知

正しくビス止めされているか、AIで検知します。
 

設備の異常判定(錆)イメージ図

設備の異常判定(錆)

設備などに発生している錆の範囲や進行度合をAIで検知、人による判定のバラツキを防止します。

大量対象物の数カウントのイメージ図

大量対象物の数カウント

形や位置にばらつきがあり自動化が難しかった対象物のカウントを行います。
 

道路のひび割れ検知 イメージ図

道路のひび割れ検知

道路や壁面のひびなどの補修が必要な箇所を検知します。

紙面記録の情報読み取り イメージ図

紙面記録の情報読み取り

地震計などが紙面などにプロットした情報をデジタルデータ化します。

円筒製品の不良検知 イメージ図

円筒製品の不良検知

円筒形をした製品の表面に発生する不良を効率良く検知します。

製造状態の変化確認 イメージ図

製造状態の変化確認

製品の状態を監視して状態判定を行い通知します。

箱に添付されたラベルの読み取りイメージ図

ラベルの読み取り

物流倉庫などで、段ボール箱に添付されたラベルの内容をAIで識別します。

包装紙の不良検知イメージ図

包装紙の不良検知

生産ラインにおいて、正しく包装されているか、包装に破れなどの不良が無いかをAIで検知します。

加工不良の検知(食品)イメージ図

加工不良の検知(食品)

食品は同じ正常品であっても形状のバラツキが大きいため、パターンマッチングが適用しづらい加工不良をAIで検知します。

さまざまな事例をご用意しています。
まずは、お気軽にご相談ください。

掲載記事

ボーディング・ブリッジ自動装着AIソリューション

徳島阿波おどり空港に設置された「ボーディング・ブリッジ自動装着AIソリューション」が、定時運行の維持と、空港業務を支える人手不足の解決にお役立ちしています。

  • 航空機ごとに異なる塗装や形状の違いをAIが画像認識
  • 天候や日の当たり方など、さまざまな画像を学習
  • 認識した結果をもとに、搭乗橋が航空機ドアの10cm手前まで自動接近

熟練者でなくても、ボタン1つで精度の高い作業が可能になることで、

  • 人出不足の解決
  • 操作訓練に必要な時間の短縮
  • 定時運航率の向上

を支援しています。

掲載メディア

記事内容

雑誌 週刊経済誌

AI画像認識ソリューションの事例が掲載されました。
『為末 大の2020ソリューション体験』

  • 「PRESIDENT 2018年10月15日号」(株式会社 プレジデント社)
  • 「週刊東洋経済 2018年9月29日号」(株式会社東洋経済新報社)
  • 「週刊ダイヤモンド 2018年9月29日号」(株式会社ダイヤモンド社)
  • 「日経ビジネス 2018年9月24日号」(日経BP社)
空港イメージ図

Web 未来コトハジメ

ご利用までの流れ(例)

Step1:お試しAI評価 / Step2:実証実験(PoC) / Step3:本番システム開発・導入 Step1:お試しAI評価 / Step2:実証実験(PoC) / Step3:本番システム開発・導入

さまざまな事例をご用意しています。まずは、お気軽にご相談ください。

学習モデル「脳」を作る
「画像認識モデル作成ソフトウェア」

「AI画像認識ソリューション」では、「画像認識モデル作成ソフトウェア」を使用して学習モデルを作成します。
ディープラーニングやプログラムの専門知識がない方でも直感的な操作でご利用できるため、お客様ご自身で学習モデルを作成いただけます。

1. ラベル作成アプリ

わかりやすいGUIによる学習データのラベル付け

専用の「ラベル作成アプリ」を使用して、直感的な操作で学習データのラベル付けができます。

ラベル作成アプリのイメージ図

2. 学習アプリ

専用ツールで学習モデル「脳」を作成

プログラミングやディープラーニングの知識、難解なパラメーター設定経験がなくても学習モデル「脳」の作成が行えます。また、さまざまな画像処理による学習用画像の水増し機能により、画像数を手軽に増やせます。

学習アプリのイメージ図

3. 評価アプリ

専門知識がなくても学習データを効率的に評価可能

「評価アプリ」を使用し、作成した学習モデル「脳」を効率的に評価します。
実際の画面を確認しながら、表示されるラベルの信頼度を確認できます。

評価アプリのイメージ図

4. エッジ作成(個別開発)

組み込み可能な画像認識ライブラリーを提供

作成した学習モデルと画像認識処理を行う「画像認識ライブラリー」を使用し、通常のソフト作成の手順でシステムへ組み込むことができます。

画像認識ライブラリーのイメージ図

動作環境

AI画像認識モデル作成ソフトウェア

入力画像

ファイル書式

  • BMP形式(*.bmp)
  • JPEG形式(*.jpg / *.jpeg)
  • PNG形式(*.png)
  • TIFF形式(非圧縮 / G3圧縮 / G4圧縮 / JPEG圧縮 / Exif / PackBits)(*.tif / *.tiff)
  • 動画形式(*.avi / *.mov / *.mp4 / *.m2ts / *.ts / *.mpeg / *.mpg / *.mkv / *.wmv / *.asf / *.flv / *.f4v / *.webm / *.rm / *.ogm)

基本ソフトウェア

  • Microsoft Windows 10(64ビット版) 日本語版
    バージョン1909(November 2019 Update)以上

依存モジュール

Microsoft .NET Framework 4.7.2以上

ハードディスク

120MB 以上の空き容量
※ 大量の学習画像を使用するため、1TB以上の空き容量を推奨します。

CPU

Intel Core i7-4771以上

メモリー

お使いのOSが推奨する環境以上

ディスプレイ

1024×768以上(High color以上)

入力画像

ファイル書式

  • BMP形式(*.bmp)
  • JPEG形式(*.jpg / *.jpeg)
  • PNG形式(*.png)
  • TIFF形式(非圧縮 / G3圧縮 / G4圧縮 / JPEG圧縮 / Exif / PackBits)(*.tif / *.tiff)

基本ソフトウェア

  • Microsoft Windows 10(64ビット版) 日本語版
    バージョン1909(November 2019 Update)以上

依存モジュール

  • Microsoft .NET Framework 4.7.2以上
  • CUDA Toolkit 11.3 64-bit
  • Visual Studio 2015、2017、および2019用 Microsoft Visual C++ 再頒布可能パッケージ(64ビット版)

ハードディスク

2.8GB以上の空き容量

CPU

Intel Core i7-4771以上

GPU

NVIDIA GPU
アーキテクチャー

  • Pascal世代
  • Turing世代
  • Ampere世代

GPUメモリー

8GB以上

動作確認済み製品(一例)

  • NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
  • NVIDIA GeForce GTX 1080
  • NVIDIA GeForce GTX 1070
  • NVIDIA GeForce RTX 3060
  • NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti
  • NVIDIA GeForce RTX 2070
  • NVIDIA Quadro P6000
  • NVIDIA Quadro P5000
  • NVIDIA Quadro RTX 6000
  • NVIDIA Quadro RTX 5000

NVIDIAドライバー

NVIDIA driver 466.11
※ ご使用のGPUに対応するドライバーバージョンがインストールされている必要があります。

メモリー

お使いのOSが推奨する環境以上

ディスプレイ

1024×768以上(High color以上)

入力画像

ファイル書式

  • BMP形式(*.bmp)
  • JPEG形式(*.jpg / *.jpeg)
  • PNG形式(*.png)
  • TIFF 形式(非圧縮 / G3圧縮 / G4圧縮 / JPEG圧縮 / Exif / PackBits)(*.tif / *.tiff)
  • 動画形式(*.avi / *.mov / *.mp4 / *.m2ts / *.ts / *.mpeg / *.mpg / *.mkv / *.wmv / *.asf / *.flv / *.f4v / *.webm / *.rm / *.ogm)

基本ソフトウェア

  • Microsoft Windows 10(64ビット版) 日本語版
    バージョン1909(November 2019 Update)以上

依存モジュール

  • Microsoft .NET Framework 4.7.2以上
  • CUDA Toolkit 11.3 64-bit
  • Visual Studio 2015、2017、および2019用 Microsoft Visual C++ 再頒布可能パッケージ(64ビット版)

ハードディスク

2.8GB以上の空き容量

CPU

Intel Core i7-4771以上

GPU

NVIDIA GPU
アーキテクチャー

  • Pascal世代
  • Turing世代
  • Ampere世代

GPUメモリー

8GB以上

動作確認済み製品(一例)

  • NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
  • NVIDIA GeForce GTX 1080
  • NVIDIA GeForce GTX 1070
  • NVIDIA GeForce RTX 3060
  • NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti
  • NVIDIA GeForce RTX 2070
  • NVIDIA Quadro P6000
  • NVIDIA Quadro P5000
  • NVIDIA Quadro RTX 6000
  • NVIDIA Quadro RTX 5000

NVIDIAドライバー

NVIDIA driver 466.11
※ ご使用のGPUに対応するドライバーバージョンがインストールされている必要があります。

メモリー

お使いのOSが推奨する環境以上

ディスプレイ

1024×768以上(High color 以上)

撮像機器/学習用・検査用パソコン

「AI画像認識ソリューション」の導入に必要となる撮像機器とパソコンのスペック例です。パナソニックのSEが機器選定や導入などをご支援いたします。

ネットワークカメラ

産業用USBカメラ

マイクロスコープ

検査装置

用途

屋内や屋外、広範囲なエリアから対象物を検出したい場合

工場ラインでの外観検査などで良否判定したい場合

精密機械の外観検査などで良否判定したい場合

検査装置で撮影した画像ファイルの受け渡しなど

距離目安
(カメラから検査対象物まで)

約2m ~

約10cm ~ 2m

約10cm以下

検査装置による

検査時間目安

約1~3秒

数百ms(2~3FPS)

数百ms(2~3FPS)

約0.5~2秒

パソコン接続

LAN

USB、GigE

USB

環境による

備考

別途、検査用照明との組み合わせ調整などが必要です。

別途、検査用照明との組み合わせ調整などが必要です。

PoC環境

本番環境(学習)

本番環境(検査)

用途

実証実験やオフライン検査

学習モデル作成

省スペース版検査PC

通常版検査PC

CPU

Intel Core i7-9700 3.0GHz

Intel Xeon W-2123 3.60GHz

Intel Xeon E-2124G 3.4GHz

Intel Xeon W-2123 3.60GHz

メモリー

24GB

32GB

16GB

24GB

ストレージ

256GB SSD

512GB SSD + 1TB HDD

256GB SSD

256GB SSD

GPUボード
(NVIDIA)

NVIDIA GeForce RTX 2070

NVIDIA Quadro RTX 6000

NVIDIA Quadro RTX 4000

NVIDIA Quadro RTX 5000

GPUメモリー

8GB

24GB

8GB

16GB

基本ソフトウェア

Microsoft Windows 10 Pro

Microsoft Windows 10 Pro for Workstations

Microsoft Windows 10 Pro for Workstations

Microsoft Windows 10 Pro for Workstations

価格

※ 詳しくは、お問い合わせください。

 オプション  【PoC用】AI学習支援サービス

はじめてAI導入を検討中のお客様向けに、PoC実施用の「学習データの作成」や「AI学習モデル(脳)の生成・評価」をご支援するオプションサービスです。詳しい内容は、お気軽にお問い合わせください。

※ 本サービスは、上記キャンペーンとは別途費用が発生します。
※ 本サービスは、机上で実施するPoC用の撮像環境であり、製造ラインでの撮像には対応しておりません。

撮像イメージ

AIによる外観検査をご検討のお客様はこちら

商品カタログ

AI画像認識ソリューション
商品カタログ(PDF:415KB)

関連リンク

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電話番号: 0570-087870
    受付時間: 9時~12時、13時~17時30分(土・日・祝・当社指定休業日を除く)

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