これまでの画像処理、これからの画像処理

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35年培ってきたパシフィックシステムだからこそ伝えられる、これまでの画像処理技術と、今後さらなる発達を秘めたAI技術についてご紹介いたします。

画像処理の強みと弱み

当社が画像処理事業を始めてから35年以上が経ちました。これまで画像処理技術を用いて行った検査は、実に様々です。
画像処理技術導入前の検査といえば、実際に手に取って色々な方向から確認したり、製造ラインに付きっきりになって監視したり、といったものでした。
画像処理を活用した自動検査システムを導入いただくことで、人的負担は大幅に軽減できます。その一方で、導入が難しい事案もあります。
問題となる点は主に二つ。一つは、画像処理システムが誤解した検出(誤検出)をしてしまうこと。もう一つは、検査員の感覚による検査(官能検査)への対応。どちらも画像処理を進める中で、頻繁に出てくる大きな悩みです。

第三次AIブーム

ディープラーニングの発明が引き金となった第三次AIブームが起きてから、10年余りが経ちました。
今ではAIスピーカーに話しかけるだけでメールを送ったり、照明を点けたりすることができますし、自動販売機は目の前の顧客が好みそうな飲み物を順番に表示してくれます。
このように、普段の生活にAIが取り入れられたことが、今回のブームの大きな特徴ではないでしょうか。
当然ながら、画像処理の世界にもAIの波は押し寄せ、画像処理ライブラリに処理として追加されるなど、どんどん使い勝手が良くなってきています。
当社では、第三次AIブームの前後からAI技術に着目し、利用方法を考えてきました。
具体的には、AI技術を用いることで、長年に亘る「誤検出」と「官能検査」の問題を解決できるのではないかと考えたのです。

画像処理とAI

ある日も、画像処理システムを構築していく中で誤検出の回避に苦労していました。
画像処理システムが、「欠陥有り」と判別したものを肉眼で確かめたところ、実は欠陥ではなく原材料による光の反射だったことが判明したのです。
このままでは欠陥と判別された物を全て肉眼で再検査しなければなりません。
そこで思いついたのが、AI技術を組み合わせることでした。ヒントになったのは、画像処理システムで撮像した画像を、人間の目でならば原材料の反射が原因なのかそうでないのか区別出来たこと。
AIにパターンを学習させたところ、肉眼チェック同様に機能させることが出来ました。

これからはAIを使う?

こうしたAIを使った成功事例をお話しすると、お客様からは、「これからは、AIを頻繁に使うようになるのか」と聞かれます。
そんなときは、「何らかの形で使う時がくるでしょう」と申し上げています。実際に、AIスピーカー等は広く一般で利用されていますし、前述のように検査へAIを使用した事例も多数あります。
しかし、何でもAIを使えば全てが解決するというわけではありません。とは言え、ここまで発達してきたAI技術を無視することも勿体ないでしょう。

今後の展望

画像処理技術は、人間の感覚を頼りにした検査には向いていません。
しかし、その部分をAIで補足すると上手く行く検査は、今後どんどん増えるでしょう。
AI技術そのものの進歩によっては、もしかするとAI熟練検査員を全工場に配置出来るようになる時代が来るかもしれません。
そんなことを期待しつつ、当社は今後もお客様と技術の発展の間でベストな手段を模索して行きます。