ディープラーニング活用事例

・いちょう切りに加工されたニンジンの目視検査をディープラーニングを用いた異 常検知手法により自動化。
・「良品」を学習させる逆転の発想で精度が飛躍的に向上した。シンプルな操作性 とスペースを必要としないコンパクトさも特徴的。
・欧州製の検査装置に比べて一桁安い低価格での実用化を実現。同じ課題を抱え る他の原料・食品メーカーへの導入、外販も進めている。

・六甲バター神戸工場におけるプロセスチーズの包装の検品作業を一部自動化。
・ラインにカメラを設置して撮影し、製品の状態を判定する。また、特殊な照明を設置し、より正確に異常を検出できるように工夫している。
・需要が堅調な中、人手がネックで設備を増やせないことが課題となっており、2017 年から検査自動化の検討を開始。
・表面に反射や影が生じるアルミ包材で覆われた製品に対し、数mm の微小な差を異常として自動判定できるようになった。

出典：「G検定公式テキスト第2版」（翔泳社・2021年）より

・プレス工場におけるクラック（亀裂）の検査で、ディープラーニングを活用する 実証実験に取り組んだ。
・データ収集からプロトタイプ作成までほとんどを内製。数百万枚の画像を収集し てその中からクラックを見つけ出し、クラック部分にピクセル単位でアノテー ションを行って学習させた。
・将来的には塗装や組み立ての工程でも活用を目指す
出典：「G検定公式テキスト第2版」読者WEB特典（翔泳社・2021年）より

・液晶パネルの欠陥を自動修正する装置を開発。
・欠陥の位置や種類を検出するプロセスでディープラーニングを使用。同社はもともと、ディープラーニングを活用して細胞培養時の不要細胞を検出する装置を開発しており、そのノウハウを液晶パネルの欠陥検出にも応用した。
・検出した欠陥は、同社の持つレーザーの技術により修正を行う

出典：「G検定公式テキスト第2版」読者WEB特典（翔泳社・2021年）より