2018年11月発行
マシンビジョン（機械視覚）はすでに製造業の要である。品質検査、物体検出、欠陥同定などの様々なシナリオでの採用がなされている。近年の無人モバイルロボットの興隆においても、視覚ベースで位置とマッピングを同時にとらえる際に主要な役割を果たすマシンビジョンは必須である。
深層学習（ディープラーニング）の登場によって、マシンビジョンの深層学習ベースでの技術が進化し、コンボリューショナル（畳み込み）ニューラルネットワーク（CNN、神経回路網）においては支配的である。コンボリューショナルニューラルネットワークで、モデルを仕立てるためのデータをより収集し利用することで深層学習の正確さと能力が改善される。深層学習ベースのマシンビジョンを導入しようとしている主要な産業垂直市場は製造業である。製造業はデジタル化をすすめようとしており、深層学習ベースのマシンビジョンの採用は増加するだろう。深層学習ベースのマシンビジョン技術を提供するスタートアップ企業には、Instrumental、Landing.ai、micropsi industriesなどがある。
現在のところ、深層学習ベースのマシンビジョンの導入はほとんどがエッジデバイスとオンプレミスサーバーにおいてである。この技術はいまだ揺籃期にあり、採用者は導入に際していくつかの要件があることを認識する必要がある。深層学習ベースのマシンビジョンモデルやアルゴリズムの訓練と試験は、現在製造環境に欠落している高度な定義データと計算能力を要求する。コグネックス、バスラー、キーエンスなどの産業レベルのカメラやゼネラルエレクトリック、アセアブラウンボベリ、エスエイピー、パラメトリックテクノロジーコーポレーション、シーメンスなどの企業の産業用クラウドプラットフォームといった既存インフラストラクチャーとの双方向性もこのモデルにとっては重要である。冗長性、データ機密性、統治権などの要件も見逃せない。
Machine vision has been a staple for industrial manufacturing. The capability is deployed in various scenarios, including quality inspection, object, and defect identification. In recent years, machine vision has also been crucial in the rise of the autonomous mobile robot, as machine vision plays a key role in visual based simultaneous localization and mapping.
With the rise of deep learning, more and more machine vision models are built on deep learning techniques, predominantly on convolutional neural networks. By building on convolutional neural networks, the accuracy and capabilities of deep learning based machine vision will improve as more data are gathered and used to train the model. One of the main verticals that are looking to adopt deep learning based machine vision is the manufacturing industry. As the manufacturing industry starts to embark on the journey of digital transformation, the adoption of deep learning based machine vision is expected to grow. Instrumental, Landing.ai and micropsi industries are among the main startups that are offering this technology.
At the moment, the implementation of deep learning based machine vision will rely heavily on edge device and on-premise servers. As the technology is still in its early stage, implementers need to be aware of several requirements prior to deployment. The training and testing of deep learning based machine vision models and algorithms require high definition data and high computational power, which is currently lacking in the manufacturing environment. It is also critical for the models to be interoperable with existing infrastructure, such as industrial-grade camera from Cognex, Basler and Keyence, and industrial cloud platform from industrial players like GE, ABB, SAP, PTC and Siemens. Redundancy, data privacy and sovereignty requirements should not be overlooked as well.
ABIリサーチは、米国ニューヨークに本社をおき、幅広い視点で通信関連分野についての調査レポートを出版しています。通信、移動体・無線、IoTとM2M、位置情報、自動車技術、セキュリティ等に関して、産業・技術や半導体の動向分析や市場予測等を行い、定評を得ています。多くの調査会社が特定の分野に特化しがちな中で、総合的な調査活動を行うABIリサーチは貴重な存在です。常に調査対象を更新しつつ、最新の情報の収集・提供を行っています。
■ 調査レポート ■
【PT：アプリケーション分析レポート】スマート製造業における深層学習ベースのマシンビジョン
Deep Learning-Based Machine Vision In Smart Manufacturing
Application Analysis Report
出版社： ABIリサーチ（米国）
出版年月：2018年11月
http://www.dri.co.jp/auto/report/abi/abipt2126.html
【サービス区分】人工知能と機械学習 - 技術
http://www.dri.co.jp/auto/report/abi/index.html#1240
【サービス区分】スマート製造業 - 市場
http://www.dri.co.jp/auto/report/abi/index.html#1235
株式会社データリソースはABIリサーチの日本販売代理店です。 調査レポートの販売、委託調査などを行っています。
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深層学習（ディープラーニング）の登場によって、マシンビジョンの深層学習ベースでの技術が進化し、コンボリューショナル（畳み込み）ニューラルネットワーク（CNN、神経回路網）においては支配的である。コンボリューショナルニューラルネットワークで、モデルを仕立てるためのデータをより収集し利用することで深層学習の正確さと能力が改善される。深層学習ベースのマシンビジョンを導入しようとしている主要な産業垂直市場は製造業である。製造業はデジタル化をすすめようとしており、深層学習ベースのマシンビジョンの採用は増加するだろう。深層学習ベースのマシンビジョン技術を提供するスタートアップ企業には、Instrumental、Landing.ai、micropsi industriesなどがある。
現在のところ、深層学習ベースのマシンビジョンの導入はほとんどがエッジデバイスとオンプレミスサーバーにおいてである。この技術はいまだ揺籃期にあり、採用者は導入に際していくつかの要件があることを認識する必要がある。深層学習ベースのマシンビジョンモデルやアルゴリズムの訓練と試験は、現在製造環境に欠落している高度な定義データと計算能力を要求する。コグネックス、バスラー、キーエンスなどの産業レベルのカメラやゼネラルエレクトリック、アセアブラウンボベリ、エスエイピー、パラメトリックテクノロジーコーポレーション、シーメンスなどの企業の産業用クラウドプラットフォームといった既存インフラストラクチャーとの双方向性もこのモデルにとっては重要である。冗長性、データ機密性、統治権などの要件も見逃せない。
Machine vision has been a staple for industrial manufacturing. The capability is deployed in various scenarios, including quality inspection, object, and defect identification. In recent years, machine vision has also been crucial in the rise of the autonomous mobile robot, as machine vision plays a key role in visual based simultaneous localization and mapping.
With the rise of deep learning, more and more machine vision models are built on deep learning techniques, predominantly on convolutional neural networks. By building on convolutional neural networks, the accuracy and capabilities of deep learning based machine vision will improve as more data are gathered and used to train the model. One of the main verticals that are looking to adopt deep learning based machine vision is the manufacturing industry. As the manufacturing industry starts to embark on the journey of digital transformation, the adoption of deep learning based machine vision is expected to grow. Instrumental, Landing.ai and micropsi industries are among the main startups that are offering this technology.
At the moment, the implementation of deep learning based machine vision will rely heavily on edge device and on-premise servers. As the technology is still in its early stage, implementers need to be aware of several requirements prior to deployment. The training and testing of deep learning based machine vision models and algorithms require high definition data and high computational power, which is currently lacking in the manufacturing environment. It is also critical for the models to be interoperable with existing infrastructure, such as industrial-grade camera from Cognex, Basler and Keyence, and industrial cloud platform from industrial players like GE, ABB, SAP, PTC and Siemens. Redundancy, data privacy and sovereignty requirements should not be overlooked as well.
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■ 調査レポート ■
【PT：アプリケーション分析レポート】スマート製造業における深層学習ベースのマシンビジョン
Deep Learning-Based Machine Vision In Smart Manufacturing
Application Analysis Report
出版社： ABIリサーチ（米国）
出版年月：2018年11月
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【サービス区分】人工知能と機械学習 - 技術
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【サービス区分】スマート製造業 - 市場
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