カテゴリー別アーカイブ: What’s New!

技術系のニュースです。

[NEWS] AGVロボット始動!


ホームページ不具合のお詫び

5月7日より、ホームページが表示できない障害が発生しておりました。
(コロナ自粛の影響でSSL更新手続きが進まなかったため)

皆様には長い間大変ご迷惑をおかけしたことをお詫び申し上げます。今後とも、何卒よろしくお願い申し上げます。

以前ご紹介しました新ROOM・ロボット部屋で、ついに!
ロボット/が動きだしましたのでご紹介します。

1.AGV概要

データマトリックス」を読み込んで進む【AGV(エージーブイ)】(試作)です!

[NEW ROOM for Robot]試作AGVの写真
AGV
無人搬送車のこと。主に製品の保管・出荷を担う物流センターや病院などで品物を搬送する車。


データマトリックスってご存知ですか?
▼ このような「二次元コード」です。
Data Matrixのイメージ ※会社URLで作成してみたデータマトリックス

「QRコードのアメリカ版」、というイメージでしょうか。
アメリカでは部品のマーキングなどに多く利用されているそうです。

Data Matrix(データマトリックス):
DataMatrixは、1987年にアイディマトリックス社(アメリカ)によって開発されたマトリクス型の二次元コード
馴染みのあるQR(Quick Response)コードは、1994年デンソーウェーブ(日本)によって開発された二次元コード。日本製なので「かな・漢字」の表現も可能。


床に貼られたデータマトリックスにはそれぞれ「番号」が割り当てられていて、ロボット底面にあるセンサで読むことで目的地へ到着します。

AGVには誘導方式が大きく4つありますが、最も多い磁気テープでの誘導では無く“画像認識”という誘導方式になります。


データマトリックスそれぞれに番号が割り当ててある

ちなみに、当初は「QRコード」の利用を検討。
ですがセンサがドイツ製だったことから、QRコードよりもデータマトリックスの方が相性が良い(高速に読み取れる)ということで採用したそうです。

\まずは、“二次元コードをセンスしながら進む姿”をご覧ください![動画:52秒]

▲ 事故防止のため、走行中はメロディーが流れています。



2.◆◆ 気になるAGV POINT! ◆◆


AGV Four points


①タッチパネルから、データマトリックス番号を指定することで自動で走ります(テスト仕様、最大積載量:100Kg
01:目的地設定!「17番に行ってね」、02:Go!「走行開始をタッチ。」

②荷台はジャッキアップします。[動画:14秒]
▲ 到着地のステーションで高さ調整を行ったり、荷台の下に潜り込んで持ち上げたりという機能に使います


③小型の光センサで相互通信!
AGV側面にある「光伝送装置」で情報を交換
光データ伝送のイメージ図()
④充電は非接触!
▲ 非接触でバッテリー充電可能!



3.人手不足の解決に、欠かせないAGV

物流や製造ラインで多く活躍しているAGV。

これからも、人手不足を解消するために新しい業種でも導入が増えることが予想されます。

【 現場で導入されるニーズの一例 】

  • 人材不足なので、搬送をできるだけ無人化したい

  • フォークリフトの搬送が危険なので、減らしたい

  • 生産ラインのレイアウト変更が多く、設備の改造に時間やコストがかかっている

  • 現状は台車を手押しで搬送している

  • 生産コストを削減したい

  • 作業環境が人には厳しい(高温・騒音)ので、搬送を自動化したい

ニーズのイメージ(台車を押す人→重労働、人手不足。フォークリフト→危険なので減らしたい。ベルトコンベア→生産ラインのレイアウト変更があると大変)

弊社は、基板をコンパクトにまた効率よく制作することがでることでお客様に喜んでいただいております。
ソフトだけではなくハード&メカまでワンストップで作ることができるため、余計なコストがかかりません。

JSDなら、ギュッとコンパクトにした基板
▲ 画像をクリックすると、拡大表示できます

  • 既製品では希望する機能の実現ができなかった
  • 市販のボード(基板)やセンサの寄せ集めだとコストが高くなってしまうし、コンパクトに作ることが難しい
  • 自社で開発したいので、協力してほしい(共同開発)

などのご相談がございましたら、ぜひこちらからお問い合わせください。







*** 特定のものに追従する、という機能もプラスすることができます!***

「要件と一致する段差だけ見つけて走ります」▼
溶接部を追従して走るロボット >

「人の歩行に合わせて動くロボット(※リハビリ現場システムの一部開発を協力)」▼
【事例】システムフレンド様「MMV鑑-Akira-」 >

手の血管まで3Dプリント!



先日、3Dプリンターが届いた件をお伝えしましたが、こちらは技術エキスパート 井谷の手の「3Dプリント試作」です!

血管まで再現されています。




こちらは、プリンタに読み込ませる手の3次元データ.stl)です。

STL(Stereolithography:英 ステレオリソグラフィー)データ形式は、3Dプリンターの入稿フォーマットとして多く利用されているそうです。




【3Dプリントの流れ】

①プロジェクタとカメラで、データを取得
位相シフト法 × 空間コード法を使って、 高精度な手の形状データを取得

②STL形式のデータに変換

③3Dプリンタに②のデータをセット(USB接続)してプリント



今回の手の3Dデータ作成方法ですが
位相シフト法と空間コード法の2つを合わせて使い3次元データを作っています。
技術に関して詳しくは以前の記事もご覧ください。




日本システムデザイン(株)では、高精度な3次元画像処理やハード(基板)の設計からソフト、メカ制作までまるっと制作できます。
(※機密保持により、公開不可のものも多数ございます)


  • 既製品では希望する機能の実現ができなかった
  • 市販のボード(基板)やセンサの寄せ集めだとコストが高くなってしまうし、コンパクトに作ることが難しい
  • 自社で開発したいので、協力してほしい(共同開発)

などのご相談がございましたら、ぜひこちらからお問い合わせください。






◆◆ その他の試作 ◆◆

モンキーレンチアジャスタブルレンチ)の試作です。
開口部の幅を調節するためのネジは実際に回して動かすことができます!







*** その他の「組み込み技術」も、ぜひご覧ください ***

「画像処理に最適な、新しいLED」▼
太陽光LEDで自作照明 -画像処理と演色性- >

「組み込み技術≒メカトロ技術」▼
日本システムデザイン(株)×メカトロニクス >

3Dプリンタがやってきました



3日ほど前、弊社に “電子レンジのような機械” が届きました!

“What's arrived?” 3Dプリンターの写真
3Dプリンタ」です。

3Dプリンターの写真 外観写真

数年前でしょうか、一時期話題になっていましたよね。

今後は製品のプロトタイプ試作品)を作る際などに、こちらの3Dプリンタを利用していく予定です。

弊社は今年から特に「ロボット」に力を入れていきますので、製品制作の効率アップに期待です!


ブランド名】QIDIテクノロジー
【 品番 】QD3DMAKER
【 価格 】¥48,999 ※執筆時点
近頃は、かなり価格も下がっているようでこちらはナント5万円をきっています。

本体に用意されていた「サンプルデータ」で試作してみると・・・

とても綺麗な仕上がりで出来上がっていました!

3Dプリンタ サンプル試作品の仕上がり


オレンジ色のこちらは “フィラメント” という3Dプリンタ用の材料(素材)です。

3Dプリンタ オレンジ色のフィラメント(PLA素材)
一見、ワイヤーのようにぐるぐる巻きになっていて、グルーガンのグルースティックが細くなったような雰囲気でもありますね。

フィラメントは大きく「2種類」あるようです。このオレンジ色のものは【PLA】という素材ですが、【ABS】素材も利用可能とのことでした。それぞれ、一長一短あるので作る物の目的に応じて使い分けられるようです。

2種類の樹脂素材の特徴

【 PLA 】・・・ポリ乳酸 ※Poly-Lactic Acidポリ乳酸の頭文字より
  • プリント温度が低い(180〜200ºC)
  • 反りにくい
  • 削りにくい
  • 環境にやさしい(※完全植物由来)
→形状の確認や、後から加工しないもの向き。熱いもの、場所で利用されるものは向かない。

【 ABS 】・・・アクリロニトリル・ブタジエン・スチレン
  • プリント温度が高い(210〜240ºC)
  • 反りやすい
  • 加工しやすい
  • やや柔軟性あり
→耐熱性、耐久性に優れたものにしたい時。

3Dプリンタの今後の活躍に期待です!


以上、技術ニュースでした。

※後日、面白い試作品についてアップ予定です!

プリント中の写真(Side、Front)


日本システムデザイン(株)では、高精度な3D画像処理による検査装置やロボットなどを開発しております。
(※機密保持により、公開不可のものも多数)


  • 高精度で複雑な画像処理が必要だけど、これは実現可能?
  • 市販の画像処理装置では対応しきれない

ということがございましたら、お気軽にご相談ください。



*** その他の「組み込み技術」も、ぜひご覧ください ***

「3次元画像処理」▼
位相シフト×空間コードで3次元位置をはじき出す >

「円筒状内径の微小な傷~鋳巣までの傷欠陥に」▼
レーザ傷検査装置製品ページ >

「組み込み技術≒メカトロ技術」▼
日本システムデザイン(株)×メカトロニクス >

太陽光LEDで自作照明 -画像処理と演色性-



2019.12.27 結果を追記しました! ↓↓↓

今日も、技術のエキスパート井谷のデスクを覗いてみると・・・
なにやら長細いものが2つ。

What are you developing?【太陽光LEDで照明づくり】

なんと照明を自作しておりました!

「検査装置ではなく、照明ですか!?」と思わず訊いてしまいましたが、それは“画像処理の精度を高めるため”。

ある画像処理の検査装置が、現場(工場)では正常に認識されなかったそうです。

もちろん社内テストでは正しく画像認識されていましたし、工場の外に出て自然の太陽光の下でテストすると上手くいったとのこと。

そのため、原因が工場内のLED照明ではないかと想定。改善するために “太陽光LED※1” を使った照明を試作している、とのことでした。

太陽光LEDをユニバーサル基板に12個ライン状に並べた照明
▲ユニバーサル基板と呼ばれる穴が開いている基板を縦長にカットし、太陽光LEDを12個ライン状に並べた照明


※1 今回試作に利用したのは豊田合成株式会社さんの太陽光LED
 【品番】 ENB01-NHSD7-F1
 【区分】太陽光
 【色温度】5000K

引用:豊田合成株式会社LEDページ >製品一覧 > 仕様書(日本語)P.8</a>より抜粋” width=”400″ class=”aligncenter size-full wp-image-9812″ /><br>
 <cite>引用:豊田合成株式会社<a href=LEDページ > 製品一覧仕様書(日本語)P.8より抜粋



太陽光LED”とは “一般的なLED” 照明と、どう違うのでしょうか?

一般的なLEDは、実は青色のスペクトル波長)成分がとても強いです。
対して、太陽光LEDは青だけ突出しておらず波長が平坦です。

※下記図中の一番右列が【一般的なLED】、左から2列目が【太陽光LED】

<参照:豊田合成株式会社 > 太陽光LEDについて
引用:豊田合成株式会社 > 太陽光LEDについて
▲ クリックで画像を拡大できます


そのため、今回の事象でも本来青色が “少なく” 検出されるべきところが、青の波長が少なくならないことで、結果として他との差が出ずワーク(対象物)が正しく認識されない結果となっていました。

========(2019.12.27追記)=====================
今回の照明を使い、遮光カーテンを追加することで、一般LEDを使った工場内でも正常に検査ができた、と報告をいただきました!

※この検査システムの詳細は、後日お知らせ予定です

今後、日本システムデザイン(株)では「太陽光LED」を検査装置における照明のスタンダードとしていきます。
=============================


キーとなるのは「演色性※2」という指標です。

※2 演色性 【単位:Ra

色の見え方の指標。光のスペクトル(波長の分布)から求められ[Ra]という単位で表される。太陽の光を100とし数字が低くなるほど、太陽光のもとでみえる自然色と違った見え方になる。

(*光の色味を表した数値「色温度:K(ケルビン)」とは異なります)

一般的なLEDは演色性が低く、例えば生のお肉の色(赤色)も太陽光の下だと赤味があって美味しそうに見えますが演色性の低いLED電球の下で見ると黒ずんで美味しくなさそうに見えます。
演色性違いのイメージ(生のお肉)


理想の光は「太陽」で、光の波長の分布がフラットな方が画像処理に適している、ということなんですね。

ちなみに工場内はすべて一般LEDが使用されており、そのRa(演色性)は68と低めです。

演色性が高い蛍光灯は生産中止→LED化という時代の流れの中、今回の試作照明で使った “ 太陽光LED ” は今後の画像処理(カラーカメラ)における救世主となるかもしれません。

(日本システムデザイン(株)でも、画像処理の照明におけるスタンダードとしていく予定です!)


太陽光LEDを使った試作照明(LEDチップの拡大画像、ライト点灯時)


以上、最新情報についてでした。




日本システムデザイン(株)では、高精度な3D画像処理による検査装置を開発しております。
(※機密保持により、公開不可のものも多数)


  • 高精度で複雑な画像処理が必要だけど、これは実現可能?
  • 市販の画像処理装置では対応しきれない

ということがありましたら、お気軽にご相談ください。



*** その他の「組み込み技術」も、ぜひご覧ください ***

「3次元画像処理」▼
位相シフト×空間コードで3次元位置をはじき出す >

「円筒状内径の微小な傷~鋳巣までの傷欠陥に」▼
レーザ傷検査装置製品ページ >

「組み込み技術≒メカトロ技術」▼
日本システムデザイン(株)×メカトロニクス >

丸太の径級計測システム



この度、 製材会社様向け【丸太の径級計測システム】についての製品ページを公開いたしましたのでお知らせいたします。

丸太の小口面を3D距離画像カメラで撮影することで径級サイズを計測します。

一番の特長は「丸太の長さがバラバラであっても、1軸テーブルを利用しカメラが自動的に適切な位置へ移動するので高精度な計測が可能なところ」です。


【径級計測システム】3つのベネフィット (1:現場作業要員の省人化(自動化)、2:作業員の従事時間を削減、3:手検尺よりも正確で安全)





現場での横からの撮影



ライン上から丸太が1本けり出されて来ると[画面右手]、カメラが自動的に計測に最適な位置まで移動[画面左手]します。


【径級計測システム】ブロック図(イメージ図)



▼ 詳細製品ページはこちら

【丸太の径級計測システム】[Diameter grade measurement](丸太の長さがバラバラでもOK)ページへのリンク






  • 製材加工の現場で、これは自動化できる
  • 市販の装置では対応しきれない計測システムを実現したい

ということがありましたら、お気軽にご相談ください。



*** その他木材関連装置はこちら ***

(お客様の声)『ライン上での寸法測定が無くなったので稼働がより効率的になりました』▼
【事例】木材検寸装置 >

「径級仕分け・受入検査・材の管理」に▼
丸太外径検査装置(ログスキャナ) >

「正答率 99.10%以上!」▼
年輪方向判定装置 >




17年前の1軸加振機コントローラ


本日は昔の開発について少しご紹介!

技術のエキスパート・井谷のデスクを覗いてみると・・・

今度は大きな箱のようなものが!

1軸加振機コントローラー ポラロイドイメージ(What are you developing?)


こちらは、だいぶ昔に開発した
1軸加振機のコントローラ】 です。

1軸加振機コントローラー

およそ17年ぶりに、壊れて修理のために戻ってきたそうです。

加振機」、つまり故意に振動を起こすことで何をするのでしょう?

答えは「車のシート」の
  • バネの状況をチェックしたり、
  • 実際に人が乗ってみて座り心地を試してみたり
という用途に使われる、ということなんだそうです。


160Kgくらいは積載可能だとか。


【1軸加振機コントローラ】ボイスコイルモータ(VCM)のドライバを12個も搭載
▲加振機にはボイスコイルモータVCM:Voice Coil Motor)という、スピーカーと同じ原理で振動を起こすモータを“12個”も使っています。コントローラ内部にはボイスコイルモータのドライバが見えます。



【1軸加振機コントローラ】内部の部品が焼けている様子
▲上の蓋を外すと・・・一部焼けてしまっている様子!
 17年以上もずっと現役で動いてくれていたのですね。


こちらは、
1軸』 = 上下(Z軸)縦方向だけのシンプルな加振動ですが、
6軸』という複雑な振動を起こすコントローラも過去開発しています。


6軸加振機コントローラ
ロールピッチヨーの “ 回転運動 ” と、
X軸Y軸Z軸の “ 平面運動 ” を、
任意の指定された方向に振動するように制御

詳しくは、こちらもご覧ください。
 ↓
【代表者挨拶 > 18の特徴的な開発】
8.振動試験装置用6軸加振コントローラ


▲ クリックで画像を拡大できます




「組み込みシステム」に関してお困りのことなどございましたら、お気軽にこちらからご質問ください。
問い合わせする 




新しい開発はこちら
【位相シフト×空間コードで3次元位置をはじき出す】 >

日本システムデザイン(株)の沿革はこちら
マイクロマウスから始まりました >




溶接部を追従して走るロボット。


本日は新しい開発の様子を少しご紹介!

技術のエキスパート・井谷のデスクを覗いてみると・・・

何やら、赤いレーザの光を発している車のようなロボットが。

溶接部追従ロボット ポラロイドイメージ(What are you developing?)

溶接の欠陥を検査する”ために
溶接面をトレース(追従)して走る」ロボットを開発中でした!

溶接部追従ロボット アップ(操作パネル、レーザ光)


自動的に溶接部分を見つけ、追従して動きます!


まずはこちらの動画[0:09]をご覧ください
↓↓↓


木の棒を動かした方向に、ロボットが寄ってきていますよね。

金属の溶接部分は下の図のように重なり合っていて必ず【段差】があります。
レーザ照射&画像処理”により、その段差の中心を見つけ、なぞっていく仕組みを開発したそうです。

Welded part 溶接部構造(このような段差がある!)


▼【参考】段差検出時の画像処理画面(緑色のラインが段差を検出した箇所)
段差検出時の画像処理画面(特定の段差を検出、要件と一致しない段差には反応しない)




検査時以外は、リモコン操作で動いてもらう。

検査以外の時にロボットを移動させたいこと、ありますよね。
でも機械って結構重いんです。

こちらは約30Kgほど。

簡単に移動可能なようにリモコン操作でも動かせる仕組みにしているので、ロボットに自分で動いてもらって移動させることができるそうです。
リモコン操作も可能。


特定の対象に追従して、機械を動かしたい」というご要望などございましたら、お気軽にこちらからご質問ください。
問い合わせする 


溶接部追従ロボット 参考画像(①画面側から撮影したもの、②タッチパネルで操作、③木の棒をワークとしてレーザー照射した様子)




画像処理に関連する他の記事もご覧ください
【位相シフト×空間コードで3次元位置をはじき出す】 >
【年輪方向判定装置 稼働スタート!】 >




位相シフト×空間コードで3次元位置をはじき出す



より高精度な3次元画像処理

以前からピッキングロボットなどで「3次元の画像処理」開発を行っていましたが、
今回は
対象が複雑な形でも対応できる、より“高精度”な “ 3次元画像処理
のご紹介です。


まずは、こちらの動画をご覧ください!(※眼がチラチラするのでお気をつけください)
↓↓↓

パラパラと連続で光が照射されていますよね。

ワークの上部には、カメラとプロジェクタがあり、全部で「28パターン」の光を照射してそれをカメラで撮影しているそうです。それから画像処理をして高精度な3次元位置を特定します。

カメラとプロジェクタ
照射の様子(プロジェクタからのパターン照射の画像×8枚)



しくみは「位相シフト法」と「空間コード法」の“良いとこどり”

今開発のキーワードはこの2つです。
  • 位相シフト法
  • 空間コード法
★【位相シフト法】だけだと → 精度は良いけれど高さ情報が分からず
★【空間コード法】だけだと → 高さは分かるけれど精度があまりよくない、とのこと。

ですがこの2つの方法を組み合わせることでお互いの短所を補い合うことが出来ます。

少し仕組みについてご紹介しますと、パターン照射してそれをビット毎に割り当てることで空間コードを割り出し「三角測量」を使って高さを導きます。

よって精度の高い「位置X、Y、Z座標)」と「傾きロール・ピッチ・ヨー)」までを算出できるそうです。

3次元画像処理仕組みイメージ(「三角測量で高さを算出」)

▼参考:こちらは、シリンダブロックを空間コード化した画像
【参考】シリンダブロックを空間コード化した画像

▼参考:位相シフト法サイン波変換シミュレートした「グラフ
【参考】位相シフト法のサイン波変換をシミュレートした「グラフ」



以上、新しい開発のご紹介でした。

日本システムデザインでは、ハード(基板)の設計からメカ制作までまるっと制作できます。

オーダーメイドなのに小回りがきくから、例えば【基板を小さく】【市販物よりコストカット】などお客様に好評いただいております。

『こんな開発はできるの?』や
『コストはどのくらいかかる?』などご質問・ご要望などをぜひお気軽にお聞かせください!





◆◆ P.S 3次元画像処理は30年以上前から ◆◆

3次元画像処理は30年以上前からのイメージ
今からだいぶ昔(1987年頃)にも同じような3次元の画像処理開発をしたことがあるそうです。

ちょうど「空間コード法」が専門家の間で言われ始めた頃だそうで、「製造ラインでピッキングを行うために」空間コード法を使って開発したそうです。

当時は道具(カメラなどメカ)も今より性能が良くはなかったですし、今よりも難しい開発だったかも・・?


弊社は、代表・麥田と井谷がマイクロマウスに情熱を持ったことから始まりました。
マイクロマウスとは、世界で歴史のあるロボット競技

マイクロマウスって何?という方はこちらもぜひご覧ください!
マイクロマウス解説ページへのリンクバナー
▲別ウィンドウで表示します






年輪方向判定装置 稼働スタート!


年輪方向判定装置ってどんな装置?

カメラで「木材小口の年輪の向き」を判定する装置です。

カットされている製材の年輪を検出して “年輪の中心が上か下か” を判定します。
カメラで写した木材小口(年輪の中心は上↑?or下↓?)


製材の「反り方向を揃える」のを自動化したいため

この年輪検出装置は、
反りの向きを一定に揃える】という目的のためです。
今まで人が目視で行っていた「反りの向きの判断」を自動化することで、人手を減らすことができます。

木材は乾燥させると必ず反りが発生します。

年輪の外側の方がより水分を多く含んでいるため、丸太の表面に近い側(木表:きおもて)がへこむ形で反りが出るそうです。

木の反り(乾燥させると木表が凹む)

一旦乾燥させて反ってしまった木材を再度削って「反りのない真っすぐな製材」にする際、機械の関係で “反りの向きを揃える” 必要があるそうです。
木が反る方向は年輪と相互関係があるので「年輪の向きを判定することが出来れば、反りの向きも判断できる」ということになります。


現場で新たな障害も!照明を工夫して正答率をアップ

現場に納品してからの正答率ですが、

★当初
95%~96%
 ↓
★改修を重ね
97.2%
 ↓
97.41%
 ↓
97.76% までで上げてきていました。


その中で正答率を下げる原因が【鋸目(のこめ)】であるということが分かりました。

丸のこでカットした鋸の跡が照明の影となり、年輪と鋸目の区別がつかなくなっているものがあったのです。

そこで、当初斜めから1方向で照らしていた照明をやめて2方向から照らすことで、できるだけ「鋸目の影」ができないように変更しました。
年輪検出装置(照明を変更したBeforeAfter)

★現在は、照明の変更により
97.76% から
 ↓
99.10% まで正答率を上げた状態で稼働しています。


年輪方向判定装置 メイン画面(結果表示)イメージ
▲(参考)PC画面での結果表示




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同じような悩みや自動化を検討されている現場の方で
ご質問・ご相談などありましたら、お気軽にご連絡ください。

問い合わせフォーム >


既存の製品についてはこちらもご覧ください。

製品一覧ページへ >

受託開発がほとんどであり非公開の製品も多くあります。
製品として公開しているものは少ないですが、実際は沢山の製品を開発しております!



AIで画像処理




先日、代表・麥田がテスト的に製作していたのは・・・
AI(ディープラーニング)で作った画像処理システムです。


AIで作った画像処理の画面


既に製作済みの「画像処理システム」と同じ処理を、AI(ディープラーニング)を使って評価してみました。

ある画像処理システムとは、
木材の年輪の向きを判定するシステム】です。

ご依頼をいただき、従来の他社精度が70%程度を95%以上にあげることに成功したシステムです。


▼ AIを使った判定のグラフ
AIを使った判定のグラフイメージ

== グラフ説明 ==
【縦軸】正解率
【横軸】学習回数(1で1万画像を読み込ませています)

青いライン:「学習済みの年輪画像データ」の正解率
オレンジのライン:「未学習の年輪画像データ」の正解率
==========


グラフを確認してみると、縦軸40のところ、つまり
40×1万画像=40万画像学習させた後は大体【85%】前後の精度となりました。

▼ このような年輪画像データを読み込ませて学習させます
年輪画像データのイメージ

AIでは、画像処理技術だけでは難しい分野で利用できること
データを自動的に読み込ませることで、「自分で学習し自分で賢くなっていく」ことができるのが利点です。

今回のシステムは、“AIよりもアルゴリズムを使った画像処理の方が精度が良い結果” となりました。

ですが今後は、 画像処理技術の長所と、AIの得意な分野を併せて使っていくことで、 今よりもシステムの性能をアップできる可能性が広がります。