近年、AI（人工知能）技術は、省力化、スピードアップ、生産性向上のためにさまざまな産業で活用されており、活用できない産業は少ないようです。反復作業の部分、またはすべての作業を自動化することにより、作業時間を大幅に短縮できます。精度を着実に向上させることで、日常業務におけるヒューマンエラーを低減できます。本記事では、カオピーズが独自研究開発した個数カウントソリューションを紹介していきます。

目次

1. AI画像認識・画像処理による個数カウントソリューションの活用例
2. カオピーズが独自研究開発した個数カウントソリューションの紹介
3. 個数カウントソリューションに使用される技術を説明
4. 個数カウントソリューションならカオピーズ！

AI画像認識・画像処理による個数カウントソリューションの活用例

ここ数年よく見られる活用例として物体の個数を数えるという課題がありますが、工場ではなじみ深い課題です。人が何かを数えるとき、ヒューマンエラーは避けられません。効果的なカウント方法はプロセスの品質確立に役立つだけでなく、労働力の軽減にも役立ちます。
以前は、かなり複雑で精度も高くなく、実際に適用するには問題が多く困難でした。しかし、現在の深層学習（ディープラーニング）の開発では、精度はとても優れており、画像認識・画像処理技術を用いて実際に運用されている例がいくつもあります。

図1:個数カウント課題のイメージ

個数カウント課題の最も一般的で特殊な適用例:
・微生物(細菌をカウントするなど)
・監視(人数をカウントするなど)
・農業(果物や野菜をカウントするなど)
・医学(組織学的画像における腫瘍細胞をカウントするなど)
・野生動物保護(動物をカウントするなど)
物体の数を数えることは人間にとって比較的簡単ですが、コンピュータビジョンアルゴリズムにとっては特に物体の形状、色、テクスチャ、サイズが大きく異なるケースの場合は、困難な作業です。その場合、ディープラーニング（AI技術）が答えになるでしょう。
カオピーズでは、AI技術を使用して画像を認識処理し、物体の個数をカウントできるエンジンを研究開発してきました。その中でも今回は棚にある本の冊数をカウントできるエンジンについて紹介します。

カオピーズの AI画像認識・画像処理によるソリューション - ブックカウントエンジンの紹介

本をカウントするエンジンを実装するには、モバイルデバイスで実行されるソフトウェアを構築し、リアルタイムのカメラ画像に基づいて棚にある本の数をカウントできるようにする必要があります。
この課題に対して、次の手順を実行していきます。
・カメラから画像を抽出
・画像の中にある本の領域を見つけ
・切り取りした領域で本を分離
・数量をカウント、表示

ステップ１．カメラから画像を抽出
カメラから受信した画像は動画の形式であり、次のステップへインプットする画像をカットする際は、鮮明な画像フレームを選択する必要があります。ここでは、基本的な画像処理技術を使用して画像を抽出します。

ステップ２．画像の中にカウントする対象物の領域を見つける
通常画像を見る際は、画像内にある動物の位置や行動、人物の顔や人物の表情など、必要な情報のみに焦点を当て、必要のない背景などはを認識されません。

図2: インプット画像から本がある領域を抽出するイメージ

今回のプロジェクトにて認識させる必要がある物は、本棚にある本になります。したがって、本が置かれている領域を画像から切り出す手法が必要になります。ここでは、オブジェクトディテクション（Object Detection - 物体検出）を利用して、画像内の本の領域を切り取ります。

ステップ３．画像内の対象物を分離

図3:本を分離するイメージ

物体は互いに接しているため、カウントする際に欠落する可能性が高いです。物体位置検出にはオブジェクトディテクション（Object detection - OD）やインスタンスセグメンテーション（Instance Segmentaiton - IS）を使用しますが、今回はIS方法を選択しました。理由は、同じような色の物体が接近している場合、IS 方法を用いた方が検出効果が高いためです。IS方法を適用すると、物体の数、位置、および形状が正確に検出されます。

ステップ４．個数カウント・表示
ステップ３のアウトプットから物体を絞り込みカウントし、ユーザーが確認するためにデバイスに表示したり、別の集計表に値を送信することが出来ます。

図4:カウントされた本の個数を表示するイメージ

個数カウントソリューションに使用される技術を説明

上記のプロジェクトでは、オブジェクトディテクションとインスタンスセグメンテーションという2つの主要な手法を適用されています。

オブジェクトディテクションとは、デジタル画像処理やコンピュータビジョンに関連する技術の一つで、デジタル画像・動画内に映っている特定のカテゴリ（人間、建物、車など）の物体を検出するために使用されるものです。オブジェクトディテクションは顔認識、車両の検出、歩行者数のカウント、セキュリティシステムと無人自動車などに広く使用されています。

一方、画像のインスタンスセグメンテーションとは、画像上やRGB-D画像に写っている物体インスタンスの前景領域マスクを、各物体インスタンスを区別しながら推測することです。
また、インスタンスセグメンテーションと共に説明しておきたいものが、セマンティックセグメンテーション（Semantic Segmentation）です。
セマンティックセグメンテーションとは、各ピクセルに物体が属するクラスのラベルを付けることです。
インスタンスセグメンテーションは、セマンティックセグメンテーションよりも優れており、同じクラスの物体グループ内でも個々の物体を検出して区別することができます。
それぞれの検出対象に関しては下記の図の通りです。

図5：Object Detection・Semantic Segmentation・Instance Segmentationのイメージ

個数カウントソリューションならカオピーズ！

私たちのブックカウントエンジンを用いると、カウントアプリは書店や図書館に展開できるため、管理者は製品をより迅速かつ正確に保管できます。また、在庫管理は本棚の状態による影響がないため、労働力・コストの大幅削減をすることができます。

さらに、ブックカウントエンジン以外にも、独自の画像処理技術を用いて物体の個数をカウントするエンジンを利用し、お客様のご要望に併せて様々な対象物がカウントできるエンジンを開発し、カスタマイズされたカウントアプリシステムを開発することが出来ます。
例えば、部品をカメラで撮影し検出した部品の総数をモニターに表示したり、製品の入荷・出荷時に実施する部品の計数作業、人員確認を自動化することが出来ます。

カオピーズでは、独自技術によりお客様に最適なソリューションを提供いたします。検査及び付帯作業の自動化でお困りの事案は、是非弊社にご相談ください。カスタマイズ、オーダーメイドの装置開発に対応します。