機械学習向け教師画像用CG生成ソリューション

製造過程で発生しうる傷、欠損などの不良をCGで再現。機械学習による外観検査で必要なNG教師画像としてご活用いただけます。
傷や欠損の大きさ、長さ、深さ、位置、形状、ベースとなる素材、各種カメラや照明条件、光源設定など、実際の状況に即して再現。発生頻度が低い不良も生成可能です。ラベル情報も付加した状態で納品いたします。

あらゆる光源環境におけるさまざまな人物の顔、表情のCGを生成。年齢、性別、人種など、多彩なバリエーションの人物をCUI＋ランダムパラメーターで生成するため、肖像権を気にせずご利用いただけます。
赤外線カメラのルックも再現し、Unreal Engine 4のプラグインとして組み込んだり、他のアプリケーションでご利用いただくことも可能です。各種カスタマイズにも対応いたします。

画像認識により組立て部品の選別やパーツなどの商品仕分けをおこなうロボットアーム用に教師画像としてご活用いただけるCGを生成いたします。
部品やパーツ類の配置は数や位置など自在に設定可能です。ネジやボルト、バネなど、パーツ同士の複雑な物理計算にも対応して描画します。異なる複数種のパーツを同時に配置することも可能です。

機械学習による画像認識において、学習または検証する際にご活用いただけるさまざまなシーンを、リアルタイム3DCGで再現。炎や煙、樹木や草などの植物、複数の人物など、複雑なシーンも対応いたします。
また、魚眼カメラや超広角カメラなどのレンズシミュレーションや異なるカメラアングル、ライティングや天候の再現など、実カメラに合わせて撮影条件を設定し、レアケースも再現可能です。

お客様の機械学習システムの目的・用途に応じた教師画像用CG生成ツールを開発。UI/UXのデザインや各種機能の設計など、ツール形態はワークフローに即して開発し、教師画像のファイル形式など書き出すデータセットのフォーマットはAIエンジンに合わせて設定いたします。
また、監視カメラや自動追尾カメラ、自律移動や自動運転など、AIエンジンと連動するシミュレーション環境開発にも対応。リアルタイムに連動する仕組みの構築も可能で、AIエンジンのラーニング・検証など、用途に合わせた環境を開発をします。

機械学習に必要なアノテーション（ラベリング）画像を生成するためのUnreal Engine 4用の技術です。ロボット、監視カメラ、自動車などの研究開発部門でご活用いただけます。
従来のアノテーション画像は、実写素材に対して人手による塗り分けで作成されており、省力化のため3DCGの活用が期待されていました。本技術を導入することにより、Unreal Engine 4で作成した任意のシーン上で、セマンティックセグメンテーションに必要なアノテーション画像を、効率よく生成できるようになります。