近年、聞かれるようになってきた画像認識技術とは、画像に含まれる情報から特徴をピックアップし、対象物を識別するパターン認識技術のひとつです。概要はわかっていても、実際にどこまで認識できるのか、自社で活用できるものなのか模索している企業も多いのではないでしょうか。本記事では、画像認識技術によってできることと、その技術は実際にどのような現場で使われているのか、活用事例について紹介していきます。
画像認識技術とは
画像認識とは、画像に含まれる多くの情報から、何が写っているのかを特定するものです。写真やイラストを人間が見て判別するものと違い、コンピュータは画像をピクセル（点）の集合体として認識します。それぞれの集合体の色や組み合わせをあらかじめ学習しておくことで、画像の中の対象物が何であるかを認識できるようになるのです。
例えば、目と鼻と口の特徴を認識し、さらに毛の色や大きさ、耳の形、その他インプットされたさまざまな特徴と照らし合わせ、それが人間なのか動物なのか、人間であればどのような個人なのかといったところまでを特定できるようになります。
画像認識技術として一般的に目にするものに「バーコード」があります。線の太さや間隔によって特定の数字や記号などを表現しているもので、これをスキャンすることでバーコードという画像から情報を認識できます。また、最近ではスマートフォンやタブレットなどの顔認証も浸透してきました。個人の顔の情報を記憶し、カメラに映った画像から本人であることを特定しロックを解除します。これも進化した画像認識技術のひとつです。
画像認識技術で実現できること
画像認識の技術は現在も研究されており、常に進化を続けています。AIによる画像認識技術の革新によって、これまではできなかったさまざまな分野での活用が期待され、実現も可能となってきています。
異常の検出と検知
膨大な量のデータから、対象物ごとの一定の特徴を記憶させます。これによって、異常を検知、検出することが可能となりました。例えば設備などの老朽化、故障を検知したり、レントゲンやCT、MRIの画像から病巣を特定したりすることができるようになり、建設業界や医療の現場での活用が期待されています。
精度と品質の向上
AIによる画像認識の精度は、既に人間が目視をするレベルを上回ると言われています。これまで熟練の技術者でなければ見落としてしまったような不良を防ぎ品質を一定基準に保つなど、生産の現場で画像認識による検査装置も目されているのです。
画像認識によって、個数を瞬時に読み取り、また不良が発生すればそれを除外し、記録を残すこともできます。また、データ分析ツールと組み合わせることでさらに不良の原因を特定して改善できるなど、活用の幅の広がりはとどまるところを知りません。
業務の効率化
画像認識技術ができることのひとつに、「人が見て、無意識レベルで行っているチェックや確認作業を自動化する」というものがあります。AIのディープラーニングによって人間と同レベル以上に精度が上がれば、設備の点検コストや検品作業のための人員コストを削減できます。
これまでは人がチェックしないと見落としてしまうと言われていた繊細な傷の確認なども無人でできるようになり、管理者がシステムログをチェックするだけで済むのです。また、人間とは違って休憩の必要がなく、常に一定の速度と正確さで、年中無休の稼働も実現できるため、大きく業務が効率化されることに繋がります。
画像認識技術の活用事例
ここからは、実際に画像認識技術が活用されている現場での事例について紹介していきます。
倉庫の検品と出荷の自動化
店舗販売だけでなく通販も手掛け、各地に大規模倉庫を保有するある企業では、商品ピッキング作業の自動化の一環として、カメラで対象商品の画像を取り込み、形状と個数などから最適な方法で商品を選定しています。
配送の単位に応じて配送箱容積を最適化することもあわせて行い、空の商品コンテナ片付けまでを自動化するなど、カメラとさまざまなシステムを組み合わせることで倉庫業務全体を自動化。必要な人員を約9割削減し、業務効率化を実現させました。
AIドローンを使った低農薬農法
画像認識技術は、農業の分野でも活用されています。農薬を一定量すべての作物に散布するのではなく、ドローンにカメラと農薬を搭載し、画像認識により虫食いや病気などの状態を確認しながら、問題が起こりそうなところにピンポイントで散布していきます。これらを自動化することで、作業に当たる人員の削減と、必要のなかった農薬の散布を防ぎ、低農薬を実現できるようになりました。昨今の健康志向の中で、低農薬の作物は市場での評価も高く、百貨店などでも人気商品として高値で販売されています。
肺炎の診断支援
新型コロナウイルスによる肺炎の診断にも、画像認識の技術が採用されています。感染拡大によって医療のひっ迫が深刻化している中、医師や検査技師の負担を軽減し、効率的に画像診断を支援することが求められていました。肺炎の診断と進行度の確認には、さまざまな角度から数百枚のCT画像を撮影し読み取っていく必要がありましたが、画像認識技術を取り入れることで、病変に対する分類やマーキングを撮影時に行い、医師に提供することを可能にしています。
診断後の経過、治療効果の判定時にも同様に肺の状態を確認することが必要とされていますが、画像認識技術の導入は医療現場の負荷を軽減することに大きく貢献しました。今後もさらなる精度の向上が期待されています。
画像認識技術は顔認証やAR（拡張現実）にも活用されている
顔認証も画像認識技術のひとつとしてメジャーなものですが、AR（拡張現実）にも活用されています。
ビジネス向けに開発された高速で高精度なARは、画面の揺れ、表情や光源の変化などにも対応しています。代表例はJCVの「AR開発キット」、iOSやAndroidで利用可能な技術です。JCVの提供するARでは撮影された画像をもとに、肌色補正や、目、鼻、輪郭などの調整をサポートできます。シミ・そばかすの除去やカラーコンタクト、まつ毛などパーツを変更したバーチャルメイクアップ、さらに美容整形のシミュレーションまで行うことができ、主に美容業界で活用されています。
また、JCVの画像認識技術「顔認証」は、防犯カメラや入退室のセキュリティ認証にも利用されています。ICカードを発行して所持させたり、パスワードを入力させたりする手間をなくし、カメラに写るだけで認証を可能とします。カードの紛失やパスワード忘れによるユーザと管理者の負荷を軽減し、ユーザ側は特に意識することなく認証を終えられるのです。
JCVの顔認証システムは顔のパーツの位置、領域の大きさ、パーツの組み合わせなどから個人を特定できる2D認証だけでなく、生体検知機能によってなりすましを防止し、さらに正面以外の画像や、マスクなど顔の一部が隠れている状態でも認証可能とする「AI画像認識技術」を採用しています。
画像認識技術の「できること」を活用しましょう
画像認識技術は「画像を認識する」という仕組みから幅を広げ、さまざまな分野やビジネスシーンで活用されています。今後は人間の目の代わりとなって、さらに活用の幅を広げていくことでしょう。
JCVでは高性能な画像認識技術、「顔認証」「AR」を提供しています。今までは実現不可能だったことや今まで人的リソースを割いていた事柄を、顔認証やARシステムを導入して解決してみてはいかがでしょうか。
