画像認識の技術紹介

私たちが持つ画像認識技術を紹介します。
画像認識を使えば、次のことを映像から自動的に検知することができます。
物体の有無や個数を検知できます。
画像認識パッケージ「員数チェッカー」の紹介（YouTube）
物体の位置を把握できます。
物体の長さを測定できます。
物体の傷や汚れを検知できます。
英数字を読み取ることができます。
顔の個別検知ができます。

画像認識というと高額・・・と思っていませんか？

PythonとOpenCVを組み合わせることにより、高精度な画像認識システムを安価で提供することができます。
そのために以下の点を重視しています。


１．簡単に
　シンプルで分かりやすい画面レイアウトにしています。本来、画像認識では多数の設定情報が必要ですが、AI機能を活用して導入環境に応じた最適な設定値を探し出して、設定情報のほとんどを自動化しています。

２．高精度に
　認識エンジンはインテルが開発したOpenCVライブラリを使用しており、オープンソースのため、世界中で改良されています。さらにデータをため込むことで機械学習で精度が常に向上するような処理を施しています。

３．安価に
　画像認識に最低限必要なものはカメラとパソコン、そして認識ソフト。カメラはWEBカメラ、パソコンはラズパイやGoogle Chrome OS搭載のパソコン ※1、そして認識ソフトはパッケージ化することで、驚きの低価格を実現しています。

※1. WEBカメラがパソコン搭載のOSに対応していることが前提です。


例 構成図：

画像認識は基本的に以下の工程で処理します。

処理工程

①撮像　→　②前処理　→　③計測処理　→　④判定　→　⑤結果表示・出力
①撮像 カメラの映像をパソコンが常時取り込みます。
②前処理 映像のノイズを除去したり、意味のある箇所を強調する等、事前加工を行います。
③計測処理 前処理で加工した画像から員数計算や計測検査など各種処理を行います。
④判定 閾（しきい）値より画像の良否判定を行います。
⑤結果表示出力 良否判定の結果を通知します。
特に重要なのは
と
です。当社ではWEBカメラなど低価格カメラでも処理できる機能に絞ることと、さらに②前処理に注力することで高品質な画像認識ソフトを安価で提供しています。

画像認識は設置する環境や検出条件によって手法や技術は様々で、一概に最適な構成を選定することは不可能です。より難度が高いものは更なるソフトの作り込みや、状況によっては各種メーカー様の専用装置を導入するほうが効率的ですが、機能と条件を絞れば安価にシステムを導入することは可能です。画像処理を使って効率化を図りたいが、どこまでの機能なら安価で導入できるのか・・・と、お悩みの場合はお気軽に御相談ください。