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AI導入の悩みをMicrosoft Azureで解決
画像判定から始める「クラウドAI +エッジ」活用

AI 導入をわずか数百円からスモールスタート

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専門知識がなくても目視検査作業にAIを活用へ

　出荷検査や検品、良品・不良品の判別など、人に頼っている目視検査作業を画像判定で効率化したいというニーズは、AI化することによる効果も得られやすいと思われます。
　東京エレクトロンデバイスでは、こうした画像判定のAI化を、Microsoft Azureの「Custom Vision Service」ならびに「Azure IoT Edge」という2つのサービスを活用して実現する「クラウドAI＋エッジ」ソリューションを提供しています。Custom Vision Serviceは、画像をアップロードするだけで独自のAIモデルを簡単に作成できるサービスです。AIやディープラーニングなど、複雑な専門知識は不要で、50枚程度の画像データを用意すれば、誰でも簡単に、画像の分類や識別、物体検出などを実現することができます。
　一方のAzure IoT Edgeは、従来クラウド上でしか動かなかったAzureの各種サービスを、業務現場（=エッジ）のデバイス上で実行できるようにするオープンソースのフレームワークです。Custom Vision Serviceで学習・作成したAIモデルも、このAzure IoT Edgeを搭載したデバイス上にエクスポートして動作させることができます。AIモデルをエッジデバイス上で実行することで、オフライン環境でもAIを活用できるようになり、リアルタイムに画像判別を行うことが可能となります。

[クラウドAI] Custom Vision Service

　Custom Vision Serviceでは、「画像分類」と「物体検出」の2つの機能が提供されています。
画像分類は、読み込んだ動物の画像が「猫か犬か」を判別するような処理で活用されているものです。例えば製造業では、製品や仕掛品の良品／不良品の自動判定などに応用することができます。あらかじめ用意した対象物のサンプル画像に対して「良品(OK)／不良品(NG)」のタグ付けを行い、Custom Vision Serviceに投入して学習させることで、AIモデルが作成されます。運用時は、このAIモデルを使って新たに撮影された対象物の画像を判定します。
　物体検出は、その画像の中に「何が、どこに、何個、写っているか」を判定するものです。例えば事前にさまざまな電子部品の画像をCustom Vision Serviceに学習させておくことで、「LEDが1個、コンデンサが2個写っている」といった判定を行うとともに、それぞれの部品の画像内での座標情報を参照することもできます。

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