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品質管理の外観検査とは？課題と対策・製品を解説
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AI・人工知能における品質管理の外観検査とは？
AI・人工知能を活用した品質管理の外観検査は、製造業などにおいて製品の表面的な欠陥を自動で検出・判定する技術です。人間の目視検査に比べて、高速かつ高精度な検査が可能となり、生産効率の向上や品質の安定化に貢献します。不良品の流出防止、検査コストの削減、作業者の負担軽減といった目的で導入が進んでいます。
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【バーチャルリアリティ向け】Xeon W/4677/PR
バーチャルリアリティコンテンツ制作においては、リアルで没入感のある体験を提供するために、高度なグラフィック処理能力と複雑なデータの高速処理が求められます。特に、3Dモデリング、テクスチャリング、リアルタイムレンダリングといった作業では、膨大な計算リソースが必要となり、制作の遅延や品質の低下につながる可能性があります。当製品『Xeon W/4677/Professional』は、これらの課題に対応し、クリエイターの皆様の創造性を最大限に引き出すためのプラットフォームを提供します。
【活用シーン】
・VR空間のリアルタイムレンダリング
・高精細な3Dアセットの制作
・インタラクティブなVRコンテンツの開発
・大規模なVRシミュレーションの実行
【導入の効果】
・制作時間の短縮と効率化
・よりリッチで高品質なVR体験の実現
・複雑なシーンやインタラクションの円滑な処理
・クリエイターのアイデアを形にするための強力なサポート
【AI・機械学習向け】Xeon W/4677/PR
AI・機械学習分野、特にモデル学習においては、膨大なデータを高速かつ効率的に処理する能力が求められます。複雑なアルゴリズムの実行や、大規模なデータセットの解析には、高い演算能力を持つGPUが不可欠です。処理能力が不足すると、学習に時間がかかり、開発サイクルの遅延や、最新技術への追随が困難になる可能性があります。当製品『Xeon W/4677/Professional』は、こうした課題に対し、強力なGPU搭載により、モデル学習のパフォーマンスを向上させ、開発効率の向上を支援します。
【活用シーン】
・大規模なディープラーニングモデ ルの学習
・複雑なシミュレーションの実行
・AI開発における高速なプロトタイピング
・エッジ・デプロイメントに向けたデータ処理
【導入の効果】
・モデル学習時間の短縮
・開発サイクルの高速化
・より高度なモデルの開発・検証が可能に
・計算リソースの効率的な活用
3次元AIモデル
当社で研究開発している『3次元AIモデル』の特長や技術について
ご紹介いたします。
開発された「3次元形状認識AIモデル」は、形状の特長を認識し指定された
グループに分類する「形状分類」、複数の形状の特長を比較しそれらの
類似性を判断する「形状類推」、複数の形状の特長を混合し新しい形状を
生成する「形状合成」などの機能に応用できます。
ご用命の際は、当社へお気軽にご相談ください。
【特長】
■可変のネットワーク構造を畳み込むことを可能にし、
それにより効率的に3次元形状をAIに認識させることができる
■形状分類、形状類推、形状合成などの機能に応用可能
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
深層学習による非線形予測制御・画像認識ソリューション
ネオリウム・テクノロジーでは、制御技術や機械学習を用いたモデルベース開発の支援を行っております。
本内容は、深層学習モデル「Transformer」や「LSTM」を用いた非線形制御対象の予測モデル構築と、高精度な画像認識（セマンティック・セグメンテーション）の2軸を行ったケースを紹介します。
時間遅れや複雑な非線形性をもつ制御対象に対して、時系列学習により将来の挙動を予測し、モデル化が困難な現象も扱えます。
また、画像認識では、Mask2Formerを用いたセグメンテーションにより、複雑な背景でも正確に対象を認識し、工業・自動運転分野にも応用可能です。
Python＋TensorFlow、PyTorchベースで、制御システム設計や実験データ分析との連携にも対応しています。
ご興味ある方は、弊社HPよりお問い合わせください。
https://www.neorium.co.jp/contact-us/
【AI向け】COM Express：conga-TC1000
【conga-TC1000】は、インテル Core Ultra Series 3（Panther Lake-H）プロセッサーを搭載した COM Express Type 6 Compact モジュールです。 最大16コアのインテル パフォーマンス ハイブリッド設計による先進的なヘテロジニアス コア アーキテクチャーにより、個別のAIアクセラレーターを必要とせず、内蔵AIを最大限に活 用することでローカル自然言語処理（NLP）や大規模言語モデル（LLM）の実行、画像分類、センサーフュージョン、自己位置推定と環境地図作成の同時実行（SLAM）を可能にします。 アプリケーションレディの aReady.COM として、ライセンスが付随したOSやハイパーバイザー、ソフトウェア ビルディングブロックをあらかじめコンフィグレーションすることができます。インダストリアル オートメーションやロボティクス、スマートシティ、交通、ヘルスケア、POSなど、AIを活用したマーケットに最適です。
【AI向け】COM-HPC：conga-aCOM/mRLP
【conga-aCOM/mRLP】は、aReady.COM 製品群のひとつで第13世代 インテル Core プロセッサーを搭載した conga-HPC/mRLP-i5-1345URE モジュールをベースに、ハイパーバイザーとオペレーティング システムをインストールしたアプリケーションレディの COM-HPC Mini Size モジュールです。2つのコンフィグレーション済み仮想マシンを実装し、1つのコア上でリアルタイム Linux OSを、9個のコア上で Ubuntu Pro を実行するよう、あらかじめコンフィグレーションされており、さらにヒートパイプ付きアクティブ冷却ソリューションも付属しているため、すぐにアプリケーション開発が始められます。最新テクノロジーの人工知能（AI）や IoT 接続、セキュリティなどの実装と利用を簡素化します。
【AI向け】COM-HPC：conga-HPC/cBLS
【conga-HPC/cBLS】は、インテル Core プロセッサー（Series 2） （コードネーム: Bartlett Lake）を搭載した COM-HPC Client Size C（120x160 mm）モジュールです。パフォーマンス ハイブリッドアーキテクチャーをベースとしたプロセッサーは、最大16個の高効率コア（E-core）と最大8個のパフォーマンスコア（P-core）を備え、最大で32スレッドに対応します。4つの SO-DIMM ソケットにより最大 128GB のDDR5 RAM（最高 4,000 MT/s 、ECCはオプション）を実装することがでます。ctrlX OS や Ubuntu、RT-Linux などライセンスの付随するオペレーティング システムをプリインストールし、アプリケーションレディの aReady.COM製品としても提供できます。ターゲット アプリケーションは、メディカル イメージングや試験＆計測、テレコミュニケーションおよびネットワーク、小売業、エネルギー分野、銀行業務、交通をモニターする監視カメラや、光学検査などの自動化アプリケーションなどです。
アノテーションサービス
エッジAIソリューション
当社では、エッジデバイスへのAIソリューションの提案例として、Raspberry Pi3上で動作するDeep Learningを用いたアプリケーションシステムを構築しました。
Embedded Technology West 2017／組込み総合技術展 関西では、PiCameraを使用した、似ている芸能人判定アプリの技術デモを行いました。
これからの様々なニーズと汎用性を想定し、既存の学習済みモデルを使用せず、DeepLearningフレームワークを使用し、AWS上でフルスクラッチで作成しました。
お客様の想定する組込み機器上にも柔軟に対応し、制御する技術とアイデアをご提供します。
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
AI用画像撮影ステージシステム『DTAI150』
『DTAI150』は、AIを使った検査ソフトを開発する為の対象物の画像ファイルを
自動撮影をして画像ファイルを蓄えるシステムです。
対象物をステージに置いて、自動的に回転させながら画像を複数枚撮影可能。
煩雑な画像撮影が省力化でき、照明やカメラの調整が簡単に行えます。
カメラ、撮影ステージ、照明、パソコン、モニター、ソフトウエアをセットにして
簡単に画像撮影と保存ができます。
【特長】
■自動 的に回転させながら画像を複数枚撮影可能
■煩雑な画像撮影が省力化できる
■照明やカメラの調整が簡単に行える
■撮影対象寸法の変更などの要望にお応え
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【AI向け】SMARC：conga-SMX95
【conga-SMX95】は、NXP i.MX 95プロセッサーを搭載した SMARC 2.1 モジュールです。最大6コアの Arm Cortex-A55 と、eIQ Neutron NPU、EdgeLock セキュア・エンクレーブを内蔵しています。最大16GBのオンボード LPDDR5（最高6400 MT/s、インライン ECC 付き）を搭載し、TSNに対応する 2つのギガビット Ethernetや、DisplayPort、 LVDSディスプレイ インターフェース、カメラ用に 2つの MIPI-CSI を提供します。-40℃～+85℃ の産業用温度範囲に対応したバージョンもあります。適 用アプリケーションとしては、工業生産、マシンビジョンと目視検査、堅牢な HMI、3D プリンター、AMR や AGVのロボット コントローラー、医療用画像処理システム、患者モニタリング システムなどのほか、バスや飛行機の座席モニター、輸送における車両管理、建設および農業などです。
AI画像処理ディープラーニング用ワークステーションRTX4090
【AI向け】COM Express：conga-TC700
【conga-TC700】は、インテル Core Ultra（Meteor Lake）プロセッサーを搭載した、COM Express Compact Type 6 (95 x 95 mm) モジュールです。パフォーマンス ハイブリッド アーキテクチャーを採用したプロセッサーは4種類（12〜16コア）から選択でき、最大6つの P-core と 8つの E-core、2つの低電力 E-core により最大22スレッドをサポートします。2つのSO-DIMMソケットにより最大 96 GB の DDR5メモリー（最高 5,600 MT/s）を実装することができ、インバンド ECC をサポートします。最大8個の Xe コアを備えたインテル Arc グラフィックスと、NPU アクセラレーターのインテル AI Boost を内蔵し、機械学習アルゴリズムと AI 推論を効率的に実行します。
外観検査・画像処理 ディープラーニング4GPUワークステーション
DEEP∞(ディープ インフィニティ)は「NGC (NVIDIA GPU Cloud)」の設定サービスが付属したAI開発専用パソコンシリーズです。 NGC動作検証済みのため、ディープラーニング用フレームワークをダウンロードするだけで、環境設定や整合性を気にすることなく計算環境の構築ができ、業務へ導入するまでの時間を大幅に短縮します。
主なご利用用途
■ディープラーニング（deep learning）
■機械学習
■ 自然言語処理
■画像認識・画像処理
■需要予測
■音声認識・感情認識
■エッジAI・AI検査
■概念実証・PoC
■データサイエンス・生成系AI
■不良品検出・異常検知
【特長】
■コストパフォーマンスに優れたNVIDIA RTX A5000 を4枚搭載
■NGC (NVIDIA GPU Cloud)に対応・設定サービスが付属
■CPUの演算性能も重視した2CPUモデル
■旧世代製品のリプレース・学習速度の向上に
【AI向け】COM Express：conga-TCR8
【conga-TCR8】は、AMD Ryzen Embedded 8000 プロセッサーシリーズを搭載した COM Express Compact Type 6 モジュールです。プロセッサーは4種類（6 または 8コア）から選択でき、最大 8個の Zen 4 コアと、AMD Radeon RDNA 3 グラフィックス、AMD XDNA NPUを内蔵し、2つの SO-DIMM ソ ケットにより最大 128GB のDDR5 RAM（最高 5600 MT/s 、ECCはオプション）を実装することができ、オプションでオンボード NVMe SSD を搭載可能です。TDPは 15～54W とスケーラブルで既存製品のアップグレードにも適しています。AI推論向けに最大で 39TOPSの性能を提供し、最新のAIとグラフィックスを組み合わせた、高いコンピューティングパワーを必要とする大量生産で価格に厳しい、エッジにおける AIアプリケーションに最適です。適用分野はメディカルイメージングや試験＆計測、AIを使ったPOS、ハイエンドのゲーミングなどです。
ディープラーニング推論エンジン「SoftNeuro」
【AI向け】COM-HPC：conga-HPC/mRLP
【conga-HPC/mRLP】は、第13世代 インテル Core （Raptor Lake-P）プロセッサーを搭載した、COM-HPC Mini Size (95 x 70 mm) モジュールです。ハイブリッドアーキテクチャーを搭載した新しいプロセッサーは7種類（5〜14コア）から選択でき、最大64GBのDDR5メモリ（6400MT/s）を直付け実装しています 。-40℃〜+85℃の産業用温度範囲オプションも用意されています。
【特徴】
■ スモール・フォーム・ファクター （クレジットカードサイズ95 x 70 mm）でハイパフォーマンス
■ ハイスピードインターフェースをサポート (USB4, Tunderbolt, 10Gbit Ethernet, PCIe Gen4/5)
■産業向け -40℃〜+85℃ 産業用動作温度オプション
■振動や衝撃に対して高い耐久性
【資料】AIで変革できる製品開発の5つの要素
AI搭載CADは、もはや構想段階ではなく、今や主流になろうとしています。
実際、SOLIDWORKSのユーザーは、すでにAI搭載のツールと機能を
活用しています。今後のリリースでさらに機能が強化される予定です。
AIで製品開発に5つの変化が起こります。本資料では、この5つの変化に
着目し、製品開発を変革するAIについて考察します。
【掲載内容】
■シフトレフト志向の製品開発
■より迅速で効率的な新製品開発
■リアルタイムマルチフィジックスシミュレーションの実行
■カスタマーサポートデータを製品の機能強化に反映
■新材料のイノベーション
■AIをビジネスの味方につける
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
【AI向け】COM Express：conga-TCRP1
【conga-TCRP1】は、AMD Ryzen AI Embedded P100シリーズを搭載した COM Express Type 6 Compactモジュールです。コンピューティングコアは、パフォーマンス重視のZen5と、エネルギー効率の高いZen5cを組み合わせており、消費電力を極めて低く抑えつつ、ハイパフォーマンスを実現します。最大4台の４KディスプレイをサポートするRadeon RDNA 3.5 GPUに加え、XDNA2 NPUが最大50 TOPSのAIパフォーマンスを提供します。これにより、クラウド接続やディスクリートのアクセラレーターを必要とせずに、大規模言語モデル（LLM）のリアルタイム処理をローカルで実行することができます。コンフィグレーション可能なTDPは、最小でわずか15Wのため、パッシブ冷却方式の完全密閉型設計の開発を可能にし、-40～+85℃の産業用温度範囲をサポートしているため、SWaP-C要件（サイズ、重量、消費電力、コスト）の厳しいアプリケーションや、堅牢なハンドヘルドデバイス、衛生的な医療用PC、そして過酷な環境で使用されるミッションクリティカルなデバイスに最適です。
ディープラーニングの一貫サービス
三栄ハイテックスでは、ディープラーニングの一貫サービスを提供します。
ベトナム拠点を活用した手作業による学習用データの作成から
アルゴリズムの設計・ディープラーニングの実施まで
お客様のご要望に沿った形で人工知能の設計をサポートします。
さらに、お客様が開発された人工知能アルゴリズムのエッジデバイス実装を
デバイス選定からアーキテクチャ設計まで含めて実現します。
一部の工程だけの部分的な業務にも対応します。お気軽にご相談ください。
【特長】
■学習用の正解データの作成（手作業）
■アルゴリズム設計（ディープラーニング）
■エッジデバイス実装
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【その他の特長】
■ベトナム拠点を活用して安価でスピーディーに対応
■専用ツールにより効率化
■CNN等の様々なニューラルネットワークを設計
■エッジデバイス実装のための軽量化
■ニューラルネットワークをFPGA・マイコンへ実装
■アルゴリズムとデバイスに合ったアーキテクチャ設計
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問合下さい。
株式会社リーセントテクノロジー 会社案内
株式会社リーセントテクノロジーは、世界最高レベルの画像解析技術、
行動解析技術を応用して商品を製品化しており、「ソーシャルイノベーション領域」
において、新たな価値を生み出す製品を企業向けに提供しております。
これからの社会のイノベーションに少しでも貢献し、評価されることが、
当社の最大の目標です。
【事業概要】
■顔属性（年齢・性別・笑度）自動計測システムの販売
■サイネージシステム（タブレット、スマートフォン、大型画面）の視聴率分析システムの提供
■3D屋内モニタリングシステムの構築・販売
■行動測位システムの企画販売
■3次元顔認証システムの他システム移植、導入、保守、コンサルタント
■画像解析システム（どのような環境下でも対象物体を認識する）
■業務システム開発におけるコンサルティングから構築・導入・保守まで
トータルサポートパッケージ販売
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【AI向け】COM Express：conga-TC1000r
【conga-TC1000r】は、インテル Core Ultra Series 3（Panther Lake-H）プロセッサーを搭載した堅牢版の COM Express Type 6 Compact モジュールです。 最大16コアのインテル パフォーマンス ハイブリッド設計による先進的なヘテロジニアス コア アーキテクチャーにより、個別のAIアクセラレーターを必要とせず、内蔵AIを最大限に活用することでローカル自然言語処理（NLP）や大規模言語モデル（LLM）の実行、画像分類、センサーフュージョン、自己位置推定 と環境地図作成の同時実行（SLAM）を可能にします。 アプリケーションレディの aReady.COM として、ライセンスが付随したOSやハイパーバイザー、ソフトウェア ビルディングブロックをあらかじめコンフィグレーションすることができます。インダストリアル オートメーションやロボティクス、スマートシティ、交通、ヘルスケア、POSなど、AIを活用したマーケットに最適です。
Rist画像AI研究委託サービス ※開発実績進呈中
『Rist画像AI研究委託サービス』は、企業の製品・サービス開発やR&D部門向けに画像AI開発をまるごと受託するサービスです。
当社では、これまで顧客の自社技術のみでは実現できなかった案件や
長年解決できなかった技術的課題を、オーダーメイドAIで解決する
“AI駆け込み寺”としてビジネスを展開。
ぜひ、当社の画像AIに関する技術を貴社の新製品開発や新規事業戦略にご活用ください。
【適用領域】
・良品学習AIによる 、熟練者の目視検査を再現するAI画像検査機の開発
・物体認識AIアルゴリズムによる、協働ロボットの“目”の開発
・建物検査における外壁クラックAI画像診断システムの開発
・書籍背表紙の読取りAIによる棚卸し業務の省力化 など
【サービスの強み】
・世界トップレベルのデータサイエンティストが多く在籍
・製造業で培ったAI導入実績
・“AI駆け込み寺”
【選べるプラン】
お客様の要望・課題に合わせた形で、４つの最適なプランをご用意。
※詳しくはHPまたはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
人工知能・機械学習・ ディープラーニング関連技術とその活用
何ができるのか？何が必要なのか？産業利用を考える人のための
人工知能・機械学習・ディープラーニング関連技術とその活用
◎人工知能とは？機械学習とは？ディープラーニングとは？◎
教師あり学習・教師なし学習・強化学習・NN（ニューラルネットワーク）とは？ディープラーニングは何がすごいのか？話題の囲碁（AlphaGo）の戦略とは？各技術の基本をしっかり押さえる！
◎画像認識・音声認識・自 然言語処理・・・各分野の詳細も解説◎
◎人工知能を利用する！何か必要？データの扱い方は？どんなツールがある？実装の方法は？◎
人工知能を活用するには何が必要になるのか？R Python Spark・・オープンソースの種類からCaffeやChainer等ディープラーニング関連ツール実装方法まで解説！
◎人工知能をめぐる問題点も解説！法規制の動向は？シンギュラリティは起こるのか？◎
◎どんな産業分野に応用が見いだせるのか？？◎
自動運転へのディープラーニングの応用や創薬・医療診断における人工知能、ロボットにおける活用や外観検査・材料開発・エネルギーに至るまで産業に与えるインパクトを解説！
深層距離学習モデルを用いた20000クラス分類モデル開発事例
『Rist画像AI研究委託サービス』は、企業の製品・サービス開発やR&D部門向けに画像AI開発をまるごと受託するサービスです。これまで自社技術のみだけでは実現できなかった案件や長年解決できなかった技術的課題を解決できる可能性があります。
【AI開発事例：情報の距離を最適化する行列を学習する深層距離学習AIモデルの適用】
■20000クラス分類にあたり顔認証などに適用される深層距離学習（Metric Learning）を選定
■Metric Learningモデルにより特徴量を登録→入力画像の特徴量と比較することで分類を行う
■適用できそうな事例：顔認証、店舗商品分類、良品学習 等
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【AI向け】COM Express：conga-TC675r
独立成分分析法のパターン認識・画像処理への応用とMATLAB
陳 延偉 立命館大学 情報理工学部 メディア情報学科 教授（工学博士）
＜著者略暦＞
1985年 神戸大学工学部卒業
1987年 大阪大学大学院工学研究科博士前期課程修了 工学修士
1990年 大阪大学大学院工学研究科博士後期課程修了 工学博士
1991年 （財）レーザー技術総合研究所 研究員
1994年 琉球大学工学部電気電子工学科 講師
1996年 琉球大学工学部電気電子工学科 助教授
2003年 琉球大学工学部電気電子工学科 教授
2004年 立命館大学情報理工学部メディア情報学科 教授
＜刊行日＞2007年10月16日
＜定 価＞52,290円（税込）
＜体 裁＞ B5判 ハードカバー 約156頁
Rist画像AI研究委託サービス
昨今、「AI搭載の～」「AIの力で～」のようなAIのついての情報を多く目にします。企業のDXが叫ばれている中、AIの必要性が高まってきておりますが、実際にAI導入をされている企業は12.4%（2020年 総務省「通信利用動向調査」より）にとどまっており、導入を検討中の企業様が多い状況です。
当資料では、「AIの歴史と最近の動向」「今AIを活用すべき理由」「AI導入にあたって知っておきたいポイント」等、AI活用に関しての基礎知識を詳しく解説！
＜掲載内容（抜粋）＞
■AIの歴史と最近の動向
■今AIを活用すべき理由
■製造業のおけるAI活用事例
■AI導入にあたって知っておきたいポイント 等
【「攻めのAI」で勝つためのポイントとは？無料個別セミナーを実施（先着3社）】
より詳しいAI搭載による製品の競争力を高めるためのポイントを知りたい方向けに
無料個別セミナーを先着3社で開催いたします！
ご希望の方はお問い合わせフォームに
「特別セミナー希望」と記載のうえ、お申し込みください。
※詳しくはお問い合わせ、またはPDFをダウンロードしてください。
シルエットでプライバシー保護 画像・映像解析AI「Casper」
特徴
高度な画像処理技術と機械学習を用いて、人物を特定することが困難になる人物シルエット化機能を開発しました。このシルエット化機能は、自然なシルエットの形状を保ったまま画像や映像のクオリティーを維持することができます。これによりプライバシー保護と画像品質を両立することが可能になりました。
活用例
個人情報の漏洩や不正利用を防ぐために商業施設や交通機関でのカメラ監視システムなどで活用できます。個人情報を保護しつつ、データの分析や研究が可能となるため活用の幅が広がります。例えば、医療機関や介護施設では撮影された画像や映像を分析する際に個人情報を保護しつつ、異常の早期発見や効果の検証などが行えます。また、研究領域では、個人情報を保護しつつ、大量の画像や映像を分析することで、さまざまな研究が行えます。このように、人物シルエット化機能は、プライバシー保護だけでなく、様々な分野で活用されることが期待されます。
感性AI『MateriaLink』
AIの全体像
AI/自動運転の品質安全に関する指針書「SEAMSガイドライン」
AI技術が日々進化しており、AI技術を用いた製品やサービスが生活や社会、経済に及ぼす影響は大きくなってきています。
AI化の需要が高まる中で、現時点ではAIの品質安全保証に関する規格や基準は検討・策定中であり、品質・安全を保証するには十分な状況ではありません。
そのような開発課題を「SEAMSガイドライン」はサポートします。
※AIビジネスのマッチングを提供する場であるデル・テクノロジーズ株 式会社主催のDell de AI "デル邂逅（であい）"セミナーvol.2に弊社社員が登壇いたしました。
弊社社員のセミナー内容は、「AI搭載システムの品質安全保証のポイント ～AI技術進展の半歩先～」であり、「SEAMSガイドライン」のお話もさせていただきました。
下記URLより無料参加申込可能（2023年4月15日まで）
https://v2.nex-pro.com/campaign/38795/apply
株式会社Mitech 会社案内
株式会社Mitechでは、パートナー様および顧客様と協力して、
ディープラーニングなどの新たな技術を開発し、実際に実現します。
私たちのスタッフはすべて、日本および他の先進国の有名な大学を卒業。
彼らのほとんどは博士号を持っています。
当社は、応用機械学習のフロンティアで、機械学習アルゴリズムを開 発、
新しいAI技術を実際に適用し、「画像特長と機械学習手法」を活用して、
「マシン想像力」になることを目指し、リアルライフ アプリケーションを
提供します。
【事業内容】
■コンピュータソフトウェアの企画・設計・開発及び販売、保守並びに
顧客へのサポート業務
■コンピュータ及び周辺機器に関するソフトウェア・ハードウェアの開発、
制作、販売、賃貸、輸出入及び保守、管理業務
■前各号に附帯する一切の業務
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【AI向け】COM-HPC：conga-HPC/mIQ-X
【conga-HPC/mIQ-X】は、Qualcomm Dragonwing IQ-X シリーズ プロセッサーを搭載した COM-HPC Mini モジュールで、最大64 GBのLPDDR5Xメモリーを直付け実装可能です。最大12個の Oryonコアにより卓越した演算性能をクラス最高の電力効率で実現し、ローカル機械学習（ML）や大規模言語モデル（LLM）の実行を含むエッジAIアプリケーションは、Qualcomm Hexagon プロセッサーを搭載した専用NPUにより、最大45 TOPSのAI性能を実現します。また、DSPやQualcomm Spectra ISPを搭載しビデオや画像、音声データを超高効率で処理します。 内蔵の Qualcomm Adreno GPUは、最大3台のディスプレイと8K解像度をサポートします。 2つの 2.5 Gbイーサネット、最大16レーンのPCIe Gen3/Gen4、2つのUSB4、2つのUSB3.2 Gen2x1、8つのUSB2.0 を備えています。過酷な環境向けに -40℃～+85℃の産業用温度範囲をサポートします。
AI技術を活用『製造業向け検査技術』
当社では、画像や音声データ解析といったAI技術を活用した
『製造業向け検査技術』を提供しています。
すでに「設備の故障検知」「目視検査の見落とし防止」といった導入例もあり、
AI導入を支援する「AIスタートアップメニュー」も準備中です。
また、AIの具体的な活用法などを講演する「企業向け無料AIセミナー」も実施。
現在、導入事例なども掲載した同セミナー資料を配布中です。
【掲載事例】
■センサーデータ解析(ディスク障害検知)
■音声データ解析(PCファンの異常検知)
■自然言語処理・強化学習(自動応答システム構築)
※詳しくは資料をご覧ください。お問い合わせもお気軽にどうぞ。
セミナーのご案内もダウンロードいただけます。
コンパイラフレームワーク『EdgeCortix MERA』
EdgeCortix 社のソフトウエアフレームワークであるMERAは、パブリックpipリポジトリからインストールすることで、業界標準のフレームワークで開発した標準またはカスタムCNN（畳み込みニューラルネットワーク）をEdgeCortix SAKURA Alコプロセッサを含むヘテロジニアスなプラットフォームで、シームレスにコンパイルおよび実行することが可能です。MERAは、Apache TVMを搭載しており、SAKURAのDNA Alエンジンを用いて、ディープニューラルネット ワークのグラフコンパイルと推論をシームレスに行うために シンプルなAPIを提供します。
また、プロファイリングツール、コードジェネレータ、ランタイムを提供し、簡単なキャリブレーションと量子化ステップを経て、事前学習済みのディープニューラルネットワークをデプロイすることができます。MERAは、PytorchやTensorflowliteなどの深層学習フレームワークで直接量子化されるモデルをサポートしています。
【AI向け】COM-HPC：conga-HPC/mPTL
【conga-HPC/mPTL】は、インテル Core Ultra Series 3（Panther Lake-H）プロセッサーを搭載した COM-HPC Mini モジュールです。 最大16コアのインテル パフォーマンス ハイブリッド設計による先進的なヘテロジニアス コア アーキテクチャーにより、個別のAIアクセラ レーターを必要とせず、内蔵AIを最大限に活用することでローカル自然言語処理（NLP）や大規模言語モデル（LLM）の実行、画像分類、センサーフュージョン、自己位置推定と環境地図作成の同時実行（SLAM）を可能にします。 アプリケーションレディの aReady.COM として、ライセンスが付随したOSやハイパーバイザー、ソフトウェア ビルディングブロックをあらかじめコンフィグレーションすることができます。インダストリアル オートメーションやロボティクス、スマートシティ、交通、ヘルスケア、POSなど、AIを活用したマーケットに最適です。
AIの精度を向上させたい場合の7つの施策
近年、DeepLearningのモデルを手軽に作成できるツー ル・サービスが
販売されております。
手軽に行えることになったことで、既にDeepLearningモデルの開発に
着手されている方もいらっしゃるかと思います。
DeepLearningのモデル作成の次に課題となるのは『精度向上』。
想定した精度が出ない時には、以下を実施することで、性能改善に繋がります。
1.各種ハイパーパラメーターを変更する
2.学習データを増やす
3.学習データの"パターン"を増やす。
Ex.照明の明るさの違い、大きさの違い、速度の違い
4.前処理を行い、データの特徴を分かりやすくする
5.使用するモデルを複数種類の中から、比較検討する
6.モデルのクラス設計を見直す
7.複数モデルを組み合わせたアンサンブルモデルを構築する
しかし、これらの作業を行うためには、専門知識やデータを用意するための
時間と労力が必要となります。
当社の「DeepEye」を使用することで、これらの精度向上策を
手軽に行うことができます。
AI向け画像アノテーション
ARM/SoC AI評価ボード『NanoPc-T4』
『NanoPc-T4』は、GPUとVPU加速処理を備えたARM/SoC AI評価ボードです。
周波数は1.4GHz。Cortex A-72を2コア、A-52を4コア持つ
6コア構成の高性能RK3399を搭載しています。
人工智能とディープラーニングの評価ボードに好適。AI(人工智能)と
ディープラーニングに関する技術サポート、受託開発可能です。
【特長】
■6コア構成の高性能RK3399を搭載
■周波数は1.4GHz
■4GB LPDDR3 RAM、16GB Flashメモリ搭載
■Android 7.1とLubuntu Desktopをサポート
■GPUとVPU加速 処理を備えている
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【AI向け】COM-HPC：conga-HPC/cRLP
人、食べ物、動物等様々なオブジェクトで追跡可能！AI追跡サービス
当社では、AI技術を活用し、カメラで取得した映像から、
物体をリアルタイムで認識及び追跡することが可能です。
映像にある車以外にも、人、食べ物、動物等様々なオブジェクトでも
同様に認識及び追跡が可能。
ご興味ございましたら、お気軽にご連絡ください。
【人物追跡 活用事例】
■事故予防：作業員が機械や危険エリアに近づきすぎた場合に警告を発することで、
事故のリスクの減少を 目的として活用される
■作業フローの最適化：作業員の動きを追跡することで、作業プロセス内の
ボトルネックを特定し、改善策を講じることに活用される
■顧客行動分析：店舗内の顧客の動きを追跡し、購買行動のパターンを分析、
商品配置の最適化やマーケティング戦略の策定に活用される
※詳しくはお気軽にお問い合わせください。
【動画あり】『Roxy AI』はデータを綺麗にして精度を向上！
※説明動画がありますので、是非ご覧ください。
Garbage In, Garbage Out.
正しくないデータを学習したAIは使い物になりません。
事実、AI開発者は80%の時間をデータの整備に費やしていると言います。
最新の研究結果や最強のアルゴリズムを使えば何とかなる？
いいえ。データを軽んじては最強のAIも宝の持ち腐れです。
正常画像に紛れ込んだ見つけにくい不良を放置して学習したら
できあがるのは紛れ込んだ不良に似た特徴は検出しないAIであり、
それは期待したAIではありません。
人なら感覚的にわかることでも、AIは融通が利きません。
では、すべての正常画像をくまなくチェックして、
不良が確実に映っていないことを保証すればよいのでしょうか？
それができれば良いですが、途方もない時間と注意力が必要です。
Roxy AIは不適切なデータは紛れ込むものと考えます。
紛れ込んだ不適切なデータは取り除いて綺麗にすればよい。
Roxy AIではAIの学習プロセス全体を通してデータを綺麗にできます。
データを綺麗にし、AIが学習しやすい条件を整えます。
【動画配信】国際規格ISO42001紹介セミナー動画を特別公開
当社では、「国際規格ISO42001(AIマネジメントシステム認証)
紹介セミナー」の動画を公開しております。
2025年4月16日(水)に、ISO42001(AIMS)に焦点を当てたセミナーを、
新橋駅前の会場にてリアル開催しましたところ、多くの皆様にお集まり
いただきました。
当日参加できなかった皆様のために、セミナーの様子を撮影編集した
動画を公開。投影した資料もダウンロードご提供いたします。
ISO42001(AIMS)に興味をお持ちいただいている皆様、
どうぞご覧ください。
【詳細情報(一部)】
■開催日時：オンデマンド配信
■開催場所：オンデマンド配信
■費用：無料
■申込締切：随時
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
【書籍】AIを用いた五感・認知機能の可視化（No2110BOD）
書籍タイトル：人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明
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◎ ヒトのもつ嗜好性・感性や動作・暗黙知など、無形の感覚情報をいかに“デジタル化”するか？
◎ ヒトの感覚をモデリングし、製品開発に活かす！
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■ 本書のポイント
1. 匂い、味覚、視覚、触覚、聴覚―
人工知能を用いたヒトの「五感」のモデリングと製品開発
2. ヒトの「感情」や「認知機能／動作」のモデリングと評価
3. 五感や感情評価のための生体情報収集技術とその機械学習による解析
4. 時間変化する「感性・感覚データ」の機械学習による解析
【AI向け】組込みCOMモジュール：aReady.COM
【aReady.COM】は、アプリケーションレディの組込みコンピューターモジュールで、コンピューター・オン・モジュール（COM）にメモリーや冷却ソリューションをインテグレーションし、ライセンスの付随する Ubuntu Pro や ctrlX OS などをプリインストールしコンフィグレーションした動作検証済みのすぐに使うことのできる製品で、組込みシステム開発を加速させるための、コンガテックの合理化されたソリューションです。 オプションのソフトウェア コンポーネントである、IoT接続とリモート管理のための aReady.IOT や、システム統合のための aReady.VT などを利用することにより、さらに開発工数を削減し市場投入までの時間が短縮され、迅速なエンベデッド アプリケーション開発を支援します。
【AI向け】COM Express：conga-MC1000
【conga-MC1000】は、インテル Core Ultra Series 3（Panther Lake-H）プロセッサーを搭載した COM Express Mini モジュールです。 最大16コアのインテル パフォーマンス ハイブリッド設計による先進的なヘテロジニアス コア アーキテクチャーにより、個別のAIアクセラレーターを必要 とせず、内蔵AIを最大限に活用することでローカル自然言語処理（NLP）や大規模言語モデル（LLM）の実行、画像分類、センサーフュージョン、自己位置推定と環境地図作成の同時実行（SLAM）を可能にします。 アプリケーションレディの aReady.COM として、ライセンスが付随したOSやハイパーバイザー、ソフトウェア ビルディングブロックをあらかじめコンフィグレーションすることができます。インダストリアル オートメーションやロボティクス、スマートシティ、交通、ヘルスケア、POSなど、AIを活用したマーケットに最適です。
AI導入支援＆ソリューション開発
●「AI画像検査システム」：Deep Inspection
人間では判断できるが、従来の機械・画像判定シ ステムではうまく判別できない。そんな対象に力を発揮するのがDeep Inspection。
経験を積むほど判定精度を高め、極めて高いパフォーマンスの高速均一化を実現します。
●世界最高クラスの「データ分析」：Deep Analytics
「Kaggle（カグル）」での上位成績者で構成するAIのプロフェッショナルがオーダーメイドでシステムを開発。
お客様との二人三脚で、製造現場の課題解決や生産性向上を実現します。
●「AI＋Robotics」開発・実装：Deep Robotics
立体製品の360度外観検査や移動・動作を伴う難易度の高い検査にも柔軟に対応する高度なロボット制御と、製造業に特化した独自AIの開発から現場導入までワンストップでご提供します。
●「3Dデータ解析」：Deep Mesh
独自のニューラルネットワークを利用して、画像・映像から点群データに変換して対象を認識。ドローンカメラやレーザーレーダーを利用し、肌感覚で対象の的確な把握・分析が可能になります。
【AI向け】COM Express：conga-TC300
【conga-TC300】は、インテル Core Series 3（Wildcat Lake）プロセッサーを搭載した COM Express Type 6 Compact 組込みコンピューターモジュールです。2つのパフォーマンスコア（Pコア）と4つの低電力効率コア（LP Eコア）により最高5 TOPS の性能を実現します。 また、専用NPU により最高18 TOPS、最大2つのXe3グラフィックス コアにより最高18 TOPS の性能を発揮し、合計で最高41 TOPS のAIパフォーマンスを利用することができます。 最大64 GB の DDRメモリー（最高 6400 MT/s）を搭載し、オプションでインバンドエラー訂正コード（IBECC）に対応します。 また、最大512 GB のオンボード UFS 3.1ストレージもオプションで利用可能です。 TDPは 12W～28W（ベースTDPは15W）です。
【AI-EYE】スマートX-rayシステム
『スマートX-rayシステム』は、AIによってX線検査装置の映像から危険物を
検知するシステムです。
包丁、ナイフ、カッターなどの刀剣類や銃器類など危険物5品目、ペットボトル、
紙パックや缶などの飲料水など液体類5000品目を検知することが可能。
危険物検出による目視判別の補助で保安検査員の負担を軽減します。
また、検出を自動で行えるため、保安検査業務の正確性と効率性が
向上することが期待されます。
【特長】
■ディープラーニングによる映像認識
■空港での手荷物検査をAIで検知
■保安検査業務での機内持ち込み禁止品の検知漏れを防ぐ
■保安検査業務における検査員の熟練度による検知精度の差異を解消
■旅客数増加とX線検査要員不足による保安検査待ち時間の増加を解消
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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AI・人工知能における品質管理の外観検査
AI・人工知能における品質管理の外観検査とは？
AI・人工知能を活用した品質管理の外観検査は、製造業などにおいて製品の表面的な欠陥を自動で検出・判定する技術です。人間の目視検査に比べて、高速かつ高精度な検査が可能となり、生産効率の向上や品質の安定化に貢献します。不良品の流出防止、検査コストの削減、作業者の負担軽減といった目的で導入が進んでいます。
課題
検査精度のばらつき
AIモデルの学習データが不十分な場合や、環境光の変化などにより、検査結果にばらつきが生じ、誤検出や見逃しが発生する可能性があります。
多様な欠陥への対応困難
想定外の形状やパターンの欠陥、微細な傷など、学習データに含まれていない多様な欠陥をAIが正確に検出することが難しい場合があります。
導入・運用コストの高さ
高性能なAIシステムや専門知識を持つ人材の確保、継続的なモデルのメンテナンスなど、導入から運用に至るまで高額なコストがかかることがあります。
データプライバシーとセキュリティ
検査対象の製品画像データには機密情報が含まれる場合があり、その取り扱いにおけるプライバシー保護やセキュリティ対策が課題となります。
対策
データ拡張と継続学習
多様な欠陥パターンを網羅するよう学習データを拡張し、新たな欠陥が発生した場合でも継続的にAIモデルを学習・更新することで、検査精度を維持・向上させます。
ハイブリッド検査システムの構築
AIによる自動 検査と、熟練オペレーターによる最終確認を組み合わせることで、AIが見逃した欠陥を補完し、総合的な検査精度を高めます。
クラウドベースのAIプラットフォーム活用
初期投資を抑え、必要な時に必要な機能を利用できるクラウドベースのAIプラットフォームを活用することで、導入・運用コストを最適化します。
セキュアなデータ管理体制の構築
アクセス権限管理、暗号 化、匿名化処理などを徹底し、機密性の高い検査データを安全に管理・運用できる体制を構築します。
対策に役立つ製品例
画像認識AI開発システム
多様な画像認識モデルを容易に構築・デプロイできる機能を提供し、様々な欠陥検出タスクに対応可能です。データ拡張機能も備えています。
自動検査システム構築サービス
ハードウェア選定からAIモデル開発、システムインテグレーションまでを一貫して提供し、現場のニーズに合わせた最適な検査システムを構築します。
AIモデル運用・監視ツール
デプロイされたAIモデルのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、精度低下の兆候を検知してアラートを発することで、継続的な品質管理を支援します。
セキュアデータストレージソリューション
機密性の高い画像データを安全に保管・管理するための暗号化やアクセス制御機能を備えたストレージサービスです。
⭐今週のピックアップ
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