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/)