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DLベースマシンビジョンがスマートファクトリへの動きを加速

December, 18, 2018, Singapore--ABIリサーチによると、標準的なマシンビジョンは製造工場で人気を保っている。再現性、信頼性、安定性が実証されているからである。しかし、ディープラーニング(DL)技術の登場が、機能と柔軟性拡張の可能性を開き、よりコスト効果を高くし、製造歩留まり向上に到達する。DL技術は、非常に大きな潜在性を提供する。スマートマニュファクチャリングにおけるDLベースマシンビジョン技術は、217-2023にCAGR 20%成長が見込まれており、販売額は2023年までに340億ドルに達するとABIリサーチは予測している。
 製造業は、製造歩留まりとワークフローの効率化をアップグレードするために絶えず調査している。標準的なマシンビジョンは導入しやすいが、その機能は限られている。現状のソリューションは、品質制御、安全監視、予測保守、工業モニタリングで広範に導入されているが、これらは予めプログラムされたルールや基準に依存し、限られた範囲の機能をサポートする。しかし、ディープラーニングベースのマシンビジョンは、その能力が、新しい一連の工場データを利用してトレーニングされ、改善されるので柔軟性が高く、製造業はアップデートやアップグレードを迅速に組みこむことができる。
 「これは、1つには、ディープラーニング機能の普及によって促進されている。さまざまなオープンソースAIフレームワーク、例えばTensorFlow、Caffe2、MXNetの出現が、ディープラーニングベースマシンビジョン採用への参入障壁を下げている」と主席アナリスト、Lian Jye Suは指摘している。「これらAIフレームワークは、オンプレミスデータセンタインフラストラクチャや、AI企業からの多くのソフトウエアパッケージを使って導入可能である。過去においては、マシンビジョンソリューションの選択は、比較的簡単な画像処理動作を行う少数の企業に限られていた。ディープラーニングベースマシンビジョンでは、ベンダロックインを心配することなく、独自のディープラーニングベースマシンビジョンシステムの開発を選択できる」。
 カメラだけでなく、ディープラーニングベースマシンビジョンは、LiDAR、レーダ、超音波、磁界センサを含むさまざまなセンサから収集したデータを取り込むこともできる。豊富な一連のデータにより、製造工程の他の側面をさらに深く洞察することができる。従来のマシンビジョンは、製品の欠陥や人が定義した製品品質を検出するだけであるが、そのようなマシンビジョンと比べると、マシンビジョンに導入されているディープラーニングアルゴリズムは、さらにその先を行く。これらのアルゴリズムは、予想外の製品の異常あるいは欠陥を見つけ出すことができるので、製造メーカーに柔軟性と貴重な洞察をもたらす。
 ディープラーニングベースマシンビジョン技術を導入するには、勇気を出して広範なベンダと協働することとになる。例えば、産業クラウドプラットフォーム、カメラやセンサのサプリイヤ、パブリッククラウドベンダ。ディープラーニングベースマシンビジョンは、ロバストなクラウドプラットフォームを必要とする、これにより条件ベースのモニタリング、センサデータ収集や分析が可能になる。ライン毎のコーディングに依存した従来型のマシンビジョンと違い、ディープラーニングベースマシンビジョンモデルは、大きなコーディング経験がなくても、ユーザーが導入できる。これらのモデルは、収集したデータに基づいて、教師なしの学習を行うからである。
 「製造業は、ワークフローにAI機能を取り入れようとしている。ディープラーニングベースマインビジョンは、その潜在性が膨大であるため、目立った変化をもたらす適切な触媒として役立つ。ディープラーニングベースマシンビジョンソリューションプロバイダとしてスタートしたスタートアップも、ビッグデータ処理、プロセス最適化、歩留まり解析をそのプラットフォームでできるようになっている」とSuは結論づけている。

(詳細は、https://www.abiresearch.com/)