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印刷製造業のための画像認識AIプラットフォーム "POODL プードル" をリリース
[18/09/21]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
〜特化型の深層学習モデルを素早く確実に印刷製造現場へ適用〜
印刷製造業向けのAIアプリケーションを開発するスタートアップ、タクトピクセル株式会社（本社：神奈川県横浜市、代表取締役：玉城哲平）は、2018年9月、印刷製造業向けAIプラットフォーム "POODL プードル" をリリースしました。
"POODL プードル"は、深層学習を主とする高度な画像認識のための、データ収集、加工、学習、利用までを一貫して行えるAIプラットフォームです。
■ リリースの背景
深層学習(ディープラーニング)技術の発展によって様々な情報の高度な認識が可能になってきましたが、開発当時はこの技術を製造業の現場で手軽に扱えるような仕組みが無く、受託開発企業と共同でPoC(概念実証)に取り組める企業のみが多く先行しているような状況でした。タクトピクセル社は創業当初から印刷製造業の業務効率化という課題に対して深層学習技術を活用する取り組みを進めてきました。深層学習の技術は、特に印刷業界(商業印刷や包装印刷)のような人間が見ることによって価値が生まれるような製品づくりにこそ活用できるのではないかとの考えから、地場企業や中規模の企業の多い印刷業界でもこれらの技術を導入しやすい仕組みを実現するため、既存設備への導入の容易さ、低コスト、特化型のAIという特徴を備えた本製品を開発しました。
■ 特徴
※ 今回のリリースは導入を検討している顧客向けに制限した、クローズドな形でのリリースとなります。
本製品はAmazon Web Service(AWS)上で構築され、深層学習の学習処理のために必要に応じて計算資源を調整することでコストを抑えるアーキテクチャを採用しています。Dockerコンテナ技術を用いて開発されているため、セキュリティ要求の厳しいオンプレミス環境での立ち上げも可能です。また、高額で突発的な計算資源が必要な学習処理のみをクラウドにし、データの管理や学習データの作成作業(アノテーション作業)をオンプレミスで行うといった、ハイブリッド型のアーキテクチャも想定されています。
[画像2: https://prtimes.jp/i/37561/1/resize/d37561-1-465565-0.jpg ]
深層学習フレームワークとしてはデファクト・スタンダードとなっているTensorFlowを使用しており、各工場での課題に適用するため、課題の性質に応じて学習のアルゴリズムやデータの前処理を工夫するなどのチューニングをサポートしています。製造現場で要求される高精度な予測モデルを作成するには、大量かつ高品質なデータが必要です。数十万枚規模の画像を高速に安定して学習するために、最新のGPUを活用するほかメインメモリ上に乗り切らない画像データを効率よくキャッシュする仕組みを開発しました。高品質の学習用データを少ない手数でアノテーションするために使い勝手を考慮した操作画面を提供するとともに、半教師あり学習を応用した作業性向上の研究も進めています。
学習モデルを実際に利用する場合は、Webブラウザ上から利用する方法の他に、インターネットからWeb APIを通じた利用や、学習モデルをオフライン環境にダウンロードして既設の装置へ組み込むといった方法があります。Web APIはマイクロサービスの仕組みを採用しており、REST APIによって今後の機能追加やサードパーティ製品との連携を想定しています。そのため印刷現場の既存装置との連携も容易で、製造設備を支えるシステムインテグレータ企業とも連携しながら導入を進めています。
■ 事例：印刷後の目視チェックの自動化
[画像3: https://prtimes.jp/i/37561/1/resize/d37561-1-762842-1.png ]
近年のマシンビジョン技術やカメラ・センシング技術の発展により高速な画像検査システムが開発され、既に多くの印刷現場で活用が進んでいます。しかしながら依然として多くの現場では人の目による目視チェックが不可欠です。それが困難である理由として、印刷工程のばらつきと従来手法の検出性能が一致しないことや、高次の認識処理による感性が判断基準となっていることが挙げられます。要求される印刷特有のノイズ判断や微妙な色の変化は現在のカメラ・センシング技術の性能限界に近づいています。従来の画像処理手法ではこの入力情報を用いた微妙な識別が難しく、品質検査の効率と歩留まりの維持がトレードオフとなっていました。本製品は従来の画像検査に加えて本製品の仕組みを活用することにより、目視チェック工程の効率化を実現します。
■ コンセプト
本製品は課題解決のためのツールという位置づけで、本製品を基盤とした特化型のアプリケーションの開発を目指しています。印刷製造現場の課題としては、品質保証のほか、デザインデータの作成、生産計画の策定、印刷機の調整作業などが挙げられます。現在は品質保証の業務効率化を目的に活用されており、順次サービスを拡大していく予定です。
POODL (プードル) https://poodl.cloud/
[画像1: https://www.slideshare.net/TeppeiTamaki/poodl-a-image-recognition-cloud-platform-for-every-printing-factory ]
■ タクトピクセル株式会社について
印刷業界向けのAIソリューションを提供するスタートアップ企業として2018年1月に設立。 深層学習を始めとした機械学習や画像処理のノウハウと、アプリケーションの開発技術を活かし、印刷製造業へ効率化や省人化のためのシステム開発とコンサルティングを行う。意匠性と品質保証、少ロット多品種といった印刷業界特有の環境に特化したAIソリューションを提供している。
タクトピクセル株式会社 (Taktpixel Co.,Ltd.)
〒222-0033 横浜市港北区新横浜3-7-18 日総第18ビル 6F
https://taktpixel.co.jp/
印刷製造業向けのAIアプリケーションを開発するスタートアップ、タクトピクセル株式会社（本社：神奈川県横浜市、代表取締役：玉城哲平）は、2018年9月、印刷製造業向けAIプラットフォーム "POODL プードル" をリリースしました。
"POODL プードル"は、深層学習を主とする高度な画像認識のための、データ収集、加工、学習、利用までを一貫して行えるAIプラットフォームです。
■ リリースの背景
深層学習(ディープラーニング)技術の発展によって様々な情報の高度な認識が可能になってきましたが、開発当時はこの技術を製造業の現場で手軽に扱えるような仕組みが無く、受託開発企業と共同でPoC(概念実証)に取り組める企業のみが多く先行しているような状況でした。タクトピクセル社は創業当初から印刷製造業の業務効率化という課題に対して深層学習技術を活用する取り組みを進めてきました。深層学習の技術は、特に印刷業界(商業印刷や包装印刷)のような人間が見ることによって価値が生まれるような製品づくりにこそ活用できるのではないかとの考えから、地場企業や中規模の企業の多い印刷業界でもこれらの技術を導入しやすい仕組みを実現するため、既存設備への導入の容易さ、低コスト、特化型のAIという特徴を備えた本製品を開発しました。
■ 特徴
※ 今回のリリースは導入を検討している顧客向けに制限した、クローズドな形でのリリースとなります。
本製品はAmazon Web Service(AWS)上で構築され、深層学習の学習処理のために必要に応じて計算資源を調整することでコストを抑えるアーキテクチャを採用しています。Dockerコンテナ技術を用いて開発されているため、セキュリティ要求の厳しいオンプレミス環境での立ち上げも可能です。また、高額で突発的な計算資源が必要な学習処理のみをクラウドにし、データの管理や学習データの作成作業(アノテーション作業)をオンプレミスで行うといった、ハイブリッド型のアーキテクチャも想定されています。
[画像2: https://prtimes.jp/i/37561/1/resize/d37561-1-465565-0.jpg ]
深層学習フレームワークとしてはデファクト・スタンダードとなっているTensorFlowを使用しており、各工場での課題に適用するため、課題の性質に応じて学習のアルゴリズムやデータの前処理を工夫するなどのチューニングをサポートしています。製造現場で要求される高精度な予測モデルを作成するには、大量かつ高品質なデータが必要です。数十万枚規模の画像を高速に安定して学習するために、最新のGPUを活用するほかメインメモリ上に乗り切らない画像データを効率よくキャッシュする仕組みを開発しました。高品質の学習用データを少ない手数でアノテーションするために使い勝手を考慮した操作画面を提供するとともに、半教師あり学習を応用した作業性向上の研究も進めています。
学習モデルを実際に利用する場合は、Webブラウザ上から利用する方法の他に、インターネットからWeb APIを通じた利用や、学習モデルをオフライン環境にダウンロードして既設の装置へ組み込むといった方法があります。Web APIはマイクロサービスの仕組みを採用しており、REST APIによって今後の機能追加やサードパーティ製品との連携を想定しています。そのため印刷現場の既存装置との連携も容易で、製造設備を支えるシステムインテグレータ企業とも連携しながら導入を進めています。
■ 事例：印刷後の目視チェックの自動化
[画像3: https://prtimes.jp/i/37561/1/resize/d37561-1-762842-1.png ]
近年のマシンビジョン技術やカメラ・センシング技術の発展により高速な画像検査システムが開発され、既に多くの印刷現場で活用が進んでいます。しかしながら依然として多くの現場では人の目による目視チェックが不可欠です。それが困難である理由として、印刷工程のばらつきと従来手法の検出性能が一致しないことや、高次の認識処理による感性が判断基準となっていることが挙げられます。要求される印刷特有のノイズ判断や微妙な色の変化は現在のカメラ・センシング技術の性能限界に近づいています。従来の画像処理手法ではこの入力情報を用いた微妙な識別が難しく、品質検査の効率と歩留まりの維持がトレードオフとなっていました。本製品は従来の画像検査に加えて本製品の仕組みを活用することにより、目視チェック工程の効率化を実現します。
■ コンセプト
本製品は課題解決のためのツールという位置づけで、本製品を基盤とした特化型のアプリケーションの開発を目指しています。印刷製造現場の課題としては、品質保証のほか、デザインデータの作成、生産計画の策定、印刷機の調整作業などが挙げられます。現在は品質保証の業務効率化を目的に活用されており、順次サービスを拡大していく予定です。
POODL (プードル) https://poodl.cloud/
[画像1: https://www.slideshare.net/TeppeiTamaki/poodl-a-image-recognition-cloud-platform-for-every-printing-factory ]
■ タクトピクセル株式会社について
印刷業界向けのAIソリューションを提供するスタートアップ企業として2018年1月に設立。 深層学習を始めとした機械学習や画像処理のノウハウと、アプリケーションの開発技術を活かし、印刷製造業へ効率化や省人化のためのシステム開発とコンサルティングを行う。意匠性と品質保証、少ロット多品種といった印刷業界特有の環境に特化したAIソリューションを提供している。
タクトピクセル株式会社 (Taktpixel Co.,Ltd.)
〒222-0033 横浜市港北区新横浜3-7-18 日総第18ビル 6F
https://taktpixel.co.jp/
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