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NEC开发出高速摄像头物体识别技术、提高生产线点检效率

2019-04-03

       日本电气株式会社(以下称NEC)与明路株式会社(以下称Macromill)共同开发了基于AI技术和生物信息的消费者洞察营销服务,将于20194月开始依次提供。此次开始提供的服务包括两项,一是基于生物信息的会场调查服务,另一个是基于AI技术的消费者购买预测服务。将结合20191月先行提供的AI分析服务“D-Profile”来展开服务。

       这些服务应用了NEC最先进AI技术群“NEC the WISE”(注1),对Macromill拥有的各类消费者数据(年龄等属性信息、购买记录、访问日志等)、脑电波、视线等生物信息进行分析,最大程度深挖消费者需求,洞悉新的商机。

       通过这些服务,可以实现消费者下意识的反应和行动信息的可视化,这是问卷调查和会场调查中无法发现的,企业可以将消费者这种更深层次的内在需求应用于市场营销和商品开发方面。

       两家公司在消费者数据使用领域的合作始于20184月,共同致力于开发面向先进企业的市场营销解决方案。此次提供的服务就是其中一环。

       此外,使用dotData(注2)的AI分析服务“D-Profile”,已经在金融、消费品制造商、大众媒体等实施,将为媒介规划和商品开发提供新的想法。

D-Profile”服务的详细情况:

网址:https://www.macromill.com/service/d-profile.html

 

       今后两家公司还将通过这些解决方案,共同开发洞察消费者在店铺中的购买行为的调查服务。目前正在实际店铺进行验证试验,预计将在2019年度内开始提供。

       两家公司希望通过本次合作,向企业提供可反映消费者消费倾向和价值观从而有助于营销活动的数据和分析价值,各个企业不仅可以拥有自己的数据并加以利用,还能通过安全放心的数据流通支持各种数据的融合及应用,让每一位消费者都能享受到符合自己需求的价值和丰富产品,实现更加美好的社会。

【背景】

       近年来,消费者的行为变得更加多样化、个性化,所以对企业来说如何更深层次地理解消费者也变得越来越重要。过去,我们只能获得消费者性别及年龄等属性数据、价值观等意识数据、购买行为数据等,在理解消费者方面做得非常有限。此外,从信息收集的成本来说,各企业对增加其绝对数的需求也越来越迫切。

       此次两家公司共同开发的服务,在调查业务方面通过视线和脑电波等生物信息提高数据品质,同时精确扩展基于AI技术的数据,确保分析所需的绝对数,从而向企业提供营销活动所需的数据和分析。  

       使用该技术,可以做到实时识别以0.03秒的速度从摄像头前面经过的物体上刻印的5毫米左右微小文字的差异,且正确率高达95%以上。

       在高速移动的生产线中使用图像解析技术来进行点检时,需要暂停生产线或调整速度等来拍摄图像。使用高速摄像头可以有效解决这个问题。但是,要处理的图像数量比过去增加了10倍以上,要花费大量时间来处理图像,无法实现实时检查。

       本技术可以从高速摄像头拍摄的大量物体图像中,瞬间筛选有助于识别判断物体的划痕和刻印的图像。并且,为了正确判别划痕和刻印,会使用小规模神经网络反复进行识别处理,并采用多数表决方式确定识别结果,从而实现了高速精确的判别。通过该技术,可以对至今为止只能进行抽样检查的对象进行全检,有助于防止生产线中混入异物并确保同等质量,加强质量管理。

       本技术有望应用于生产线上高速移动的瓶罐的标签等的外观检查、药丸和食品的异物检测等方面。

       在截止到2020年度的三年中期经营计划“2020中期经营计划”指引下,NEC灵活运用AI・IoT等先进技术,今后也将通过制造业一线与数字的融合来应对多样化的需求,致力于实现强有力的生产经营和新服务的开拓,与客户一起实现“NEC Value Chain Innovation(NEC价值链创新)” (注),即在整个价值链共享人和物、流程的信息和状态,创造新价值。

 

【背景】

       近年来,制造业为了应对顾客需求的多样化,不断发展多品种变量生产,兼顾质量纠纷预防及缩短交货期的需求日益增强。但是,随着劳动人口的减少,为了维持并提高生产效率,不再依赖人工而是以图像识别为主来加强产品检查正受到关注。此次融合NEC图像识别技术和东京大学的高速移动物体的跟踪技术,双方共同开发了“高速摄像头物体识别技术”。

 

【高速摄像头物体识别技术的特点】

1.瞬间从大量图像中筛选适合物体识别的图像

       本技术主要着眼于高速摄像头跟踪处理中计算出的物体移动量等信息与图像的清晰度等利于识别的图像之间存在的相关性。根据这些相关性,从物体的移动量及表示图像清晰度的亮度值当中设定图像判断的适配度。通过此适配度,AI可以瞬间判断并筛选每个图像对识别是否有效。

       因此,从高速摄像头拍摄的每秒1,000帧的对象物体的大量图像中,只筛选了清晰拍摄可识别有无划痕或刻印的图像,从而将待处理的图像数量及其解析时间削减到几十分之一。

 

2. 使用同一物体的多幅图像进行实时识别

       使用高速摄像头的情况下,可对于同一对象物体获取多张稍有不同的图像,增加对象物体的信息量并进行分析。

       本技术采用多数表决方式,使用小规模的神经网络对每个拍摄图像反复进行轻量化识别,对比识别结果并将最多的结果作为正解。与以往过去只识别一张图片相比,处理速度缩短4成左右,可以0.01秒左右的高速进行处理,实时识别高速运动的物体。

 

       NEC与东京大学在“动态图像处理实用化研讨会”(会议时间:3/7~8,会场:北九州国际会议场)上发表了本技术。

       本次发表的一部分是基于国立研究开发法人新能源・产业技术综合开发机构(NEDO)的“推进IoT的横断技术开发项目”中“通过高速视觉传感网络的实时IoT系统和应用技术开发”中的实施成果。

 

(注) NEC Value Chain Innovation:

       是有效利用最先进的数字技术,通过与客户的共创活动,在跨企业和产业框架的范围内连接人、物、流程,从而创造新价值的NEC业务领域。为实现与地球共生、企业持续增长、人类生活更加丰富的社会做贡献。

       参考URL(日语):https://jpn.nec.com/nvci/index.html

 
<关于高速摄像头物体识别技术>(日语)

 


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