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「Dimensional」

AIリアルタイム２D-３D映像変換裸眼３D技術

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産業界や製造業はもちろんですが、昨今のAI x 検査を今後普及させていくのに際し、AIによる学習時実施時のユーザーに対する負担を軽減する分野においてAI画像処理技術は必須となってきます。可能性があるシナリオとして、AI導入時の教師データを大量に用意することが難しい業界や会社においては、20データに満たないような少数のOK/NGデータを準備さえすれば、後はAI画像処理ソフト上でOK/NGデータそれぞれの特徴を踏まえた擬似サンプルデータが生成可能というようなことも可能となります。

AI画像処理技術は本質的に不可欠になりますAI×ロボット×検査装置のアプリケーションは将来広く使用されるため、AIによる学習と実装時のユーザーの負担を軽減することが必要となる。AI x ロボットx 検査装置の時代はもうすぐそこまで来ております。機能の強化は、AI画像処理技術に大きく依存します。 IKYUUは今後産業界が抱える課題に対処できると考えております。モノの傷・汚れ・形状変化などを検知し、不良品や老朽化の判定を自動で行うことで、製品の質の担保と外観検査・監視にかかるコストの削減を行います。良品画像をAI とOpen/CVを使い効率的に短時間で作成可能モバイルに対応したAPI のご提供も対応しています。

画像検出

映像・画像に含まれている複数の物体を検出し、学習で覚えた物体が画像中のどの領域にあるのかを検出することで例自転車、車、人などの物体を覚えさせたモデルに一枚の写真を入力すると、そのモデルは、写真上のどこに既知の物体があるのかを検出し、その物体をバウンディングボックス）で囲む形で出力される。物体検出は、物体認識に加えて、その物体の位置も特定することができる。エッジＡＩ+GPUを使うことで、映像上に映る物体検知と物体認識をリアルタイムまた高速で行う事ができます。

画像セグメンテーション

画像をピクセルレベルで把握し、各ピクセル１つ１つを画像内の各オブジェクト、たとえば「道路」「空」「人」などのオブジェクトクラスに意味付けし割り当てることです。各オブジェクトの境界にあたる輪郭を正確に特定することができる。動画で被写体などの前景と背景を分離して、それらを2 つのレイヤーとして扱えるようにすることができ、ビデオコンテンツで広く利用することができる。画像セグメンテーションは、高精度な画像マッピングが必要とされている自動運転、医療用画像処理、ロボティクビジョン・産業用検査などで使用されています。