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分析テーマ

外観を検査したい

画像認識技術を用いて、建造物の外観検査を自動化することができます。外観におけるキズやヒビ、凹み、変色などを識別することが可能です。

外観を検査したいのケース一覧

正常な画像データのみを活用した外観不良検知

不良データがない場合にも、正常時の画像データを数百枚学習し、正常ではないと判断された画像に対して「不良」と判定する外観不良検知アルゴリズムを構築。これにより、人の目による再検査が大量に発生する従来の外観検査装置とは異なり、人の目による判断に近いアルゴリズムを用いて再検査を減らすことで、人手不足を解消できます。また、注目箇所の可視化により画像内のどこを重視して判断したのかを確認できるため、判断のブラックボックス化を回避可能です。

建造物の外壁劣化度診断

従来、作業員の主観や経験値で判断していた建造物の外壁劣化度診断について、画像データを用いて自動で判定するアルゴリズムを構築。学習データと検証データを活用し画像データを劣化度ごとに分類することで、学習データとの正誤率等を確認し、精度を評価。これにより、人的作業のコストの削減および診断結果の標準化を実現。