オペレーションの効率向上に役立つ高度なスマートアノテーション
ViMo Deeplearningは、AIによるアノテーション、ノンラーニング分野、ラベルのソフト/ハードマージなどさまざまな画像アノテーション機能を提供しています。AIによるワンクリックアノテーションにより、同一精度を維持しながら平均効率を70%以上向上させることができます。
製品紹介
ViMo Deeplearningは、SmartMoreにより開発したデスクトップ産業用ビジョンのディープラーニングトレーニングソフトウェアです。ViMo Cloudの最先端のコンピュータビジョンアルゴリズムを活用し、スマートアノテーションの改良と最適化、自動アルゴリズムトレーニング、迅速なモデルチューニング、効率的なSDK推論に重点を置いています。また、ViMo Deeplearningはユーザーフレンドリーで、プログラミングスキルを持っていなくても材料の仕分け、欠陥検出、オブジェクトの位置特定、文字認識などのスマート製造の生産ラインにおけるコアタスクを実行できます。 デスクトップソフトウェアとして、ViMo Deeplearningはオフラインモデルトレーニング機能を提供することでViMo Cloudの機能を更に強化します。この成果により、ViMo製品シリーズはインダストリアルビジョン分野の機能全てをカバーすることができ、より多くの企業にビジュアルインテリジェンスのアップグレードの機会を提供し、スマートマニュファクチャリングのアップグレードの実装を促します。
製品の特徴
安定した柔軟な開発に役立つモデルのSDKエクスポート機能
ViMo Deeplearningはモデルをワンクリックでデプロイし、リアルタイム推論を展開することができます。また複数の開発言語やシステム環境で滑らかに動作し、異なるタイプのハードウェアにうまく対応できます。モデルdistillation（蒸留）やpruning（枝刈り）などの手法を活用することで、インテリジェントビジョンコントローラ、スマートカメラ、産業用コンピュータなど、さまざまなシナリオで安定的に動作するコンパクトで強力なモデルを作りました。
インテリジェントな意思決定に役立つ詳細なデータ分析
このソフトウェアは、モデル推論データのビジュアル分析とインタラクティブな後処理機能を提供しています。可視化されたグラフを通して誤検知、検出漏れ、および欠陥統計に関する全ての情報に関するインサイトを得ることができます。推論結果に基づき誤検知率、検出漏れ率、およびその他の指標に応じて各種のパラメータをリアルタイムに調整することができ、さらに柔軟なプロジェクトデリバリーに繋がります。
企業のプライバシーを保護するオンサイトデータ処理
エッジコンピューティングを活用することで、ViMo Deeplearningはオフサイトでデータをコピーすることなく、生産ラインデータのオンサイト処理とモデル構築を可能にします。このデータ処理方法は、企業生産に関するプライバシーを効果的に保護し、材料、設備、生産ライン計画などの機密情報の漏洩を防ぐことができます。
エッジ+クラウドで生産ラインの制約を克服
オフライン環境では、ViMo Deeplearningはオフラインモデルトレーニング機能を提供することでViMo Cloudを補完します。インダストリアルビジョン分野における包括的なカバレッジにより、2つの製品間のデータ形式、モデル形式、ソリューション形式の互換性が保証されます。ViMo DeeplearningプロジェクトはViMo Cloudとシームレスに統合でき、ユーザーはクラウドサービスがもたらす利便性を手軽に楽しむことができます。また、より多くの企業にビジュアルインテリジェンスのアップグレードの機会を提供し、スマートマニュファクチャリングのアップグレードの実装を促します
応用事例
-
世界トップ500の日本自動車部品メーカーにステアリングジョイント精密研削加工の表面欠陥検出技術を提供
自動車のステアリングナックルは鍛冶工程が複雑のため、欠陥品・不良品により、企業に重大な損失をもたらす恐れがあります。これらの不良品が市場に出回ると、交通事故発生率に大きな影響を与えるかもしれません。従って、メーカーは自動化された生産ラインにおいて製品欠陥を迅速に識別、修復する技術を開発しなければなりません。
スマート産業用プラットフォームSMore ViMoのコアアルゴリズムに基づき、SmartMoreはステアリングナックルの表面欠陥検出のため総合的なソリューションをお客様に提供しました。オペレーションマネジメントシステムVi-Labを利用し、速やかにマシンビジョンシステムを構築し、デプロイすることができます。照明、カメラなどのハードウェアコンポーネントも含まれるこのソリューションは95％以上の正確率で60%のコスト節約を達成しました。SmartMoreによるサポートのもと、パイロットプロジェクトとして初めて自動化されたスマートクオリティ検査のプロジェクトに成功しました。
-
有名家電メーカーにUSB欠陥検出技術を提供
本プロジェクトでは、USBインターフェースにある傷と汚れ具合によって3つのクラス（OK/NG/NG-2）に分類しなければなりません。今までのクオリティ検査は主に目視検査で行ったため、コストが高く効率が低かったのです。また検査対象の製品には様々な欠陥が存在しているので、検査する際にそれぞれの特徴を見極めて正しく分類しなければなりません。従来のコンピュータービジョンアルゴリズムは一部の欠陥に判定基準を設定できないため、より高精度のディープラーニングアルゴリズムを使用する必要があります。
SMore ViMoの高精度アルゴリズムを利用することにより、SMIoTは製品に対し複数回の欠陥検査を行うことができ、正確率＆リコール率は98.9%まで、検出漏れ率は2%以下まで抑えることが出来ました。その結果、完全自動化された生産ラインを実現する事ができました。このソリューションは製品検査に伴うコストを大きく引き下げ、製品収量を高め、オペレーション効率を確保しました。
-
世界トップのスマートフォンメーカーにOCRスマートウォッチの開発をサポート
本プロジェクトでは、スマートウォッチの金属部品に刻印された文字を識別する必要がありました。 文字には3種類のフォントがあり、ストラップは黒、白、オレンジの3色があります。撮影条件は複雑で、ぼやけ、まぶしさ、傾きなどから影響を受け、計15種類の識別結果があるため、文字認識にとって大きな課題となります。
SMore ViMoの工業用OCRアルゴリズムに基づき、SmartMoreはどんな環境でも強い安定性を持つ複雑文字識別の前処理アプローチを実装しました。このアプローチにより、文字識別の正確率は99.9%まで保たれ、かつ各種の製品形態にも対応でき、これによりお客様は6つの生産ラインの自動化に成功しました。
