ディープラーニング活用事例 - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】

2021年

Musashi AI株式会社(武蔵精密工業(株)、イスラエルSIXAI LTD.の合弁会社)

自動車部品の不良品検品

自動車等に使われる部品の不良品検知をディープラーニングで実現。
・判断基準の明文化が難しい外観検査の工程に、ディープラーニングによる画像認識技術を活用。「ベベルギヤ」「溶接ギヤ」という部品の不良品検知から始まり、今では多種多様な自動車部品の検査に適用している。
・開発した不良品検知技術、及びその技術を搭載した検査設備は、武蔵精密工業向けだけ
ではなく、他社への提供も行っている。

出典：「G検定公式テキスト第2版」（翔泳社・2021年）より

2019年8月

トヨタ自動車株式会社/ 株式会社Preferred Networks

全自動お片付けロボットシステム

・一般的な生活環境の中でロボットが自ら学習し、様々なタスクを遂行できるレベルのサービスロボット開発を目指す取り組み。
・CEATEC JAPAN 2018 にて、深層学習技術を応用した「全自動お片付けロボットシステム」を展示（注）。
（注）・従来の物体認識・ロボット制御技術では困難だった「散らかった部屋の全自動お片付け」のデモンストレーションを実施。
・当該システムは、CEATEC JAPAN 2018 に展示される、イノベーション性が高く優れている技術・製品・サービス等を表彰する「CEATEC AWARD 2018」において、インダストリ／マーケット部門準グランプリを受賞。
・ディープラーニングを用いた画像認識エンジンを開発し、部屋に乱雑に散らかされた数百種類の物体の位置と種類を識別。
・当該エンジンをもとに、どの物体をどのようにつかんでどのように片付けるかといった計画を立てることが可能（様々な形状や素材の物体も安定してつかみ、所定の場所に置くことが可能）。
→例えばペンを片付ける際は、カメラでペン立ての位置を探す、ペンの向きを認識して向きを揃える、ペン立てに入れるといったことが可能。
→衣服や靴下のような形の変わる物体も安定してつかむことが可能。
・人の声による指示と指差しによるジェスチャーを理解。
・また、拡張現実（AR）の技術を使って、ロボットが考えていることを人間に提示することが可能。
・当該AR 画面を用いて、直感的にロボットの状態を把握し、より適切な指示を出すことも可能

出典：「G検定公式テキスト第2版」（翔泳社・2021年）より

2018年

アウディジャパン株式会社

プレス加工におけるクラック検査

・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