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BENZaiTEN - 組立て部品・パーツ認識用CG生成
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さまざまなパーツが配置されたCG画像を生成いたします。
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、ナット、ワッシャー、バネなど小型な金属部品をはじめ、ゴム素材、プラスティック素材など配置できるパーツの種類は多岐にわたります。
パーツ同士の複雑な物理計算にも対応して描画。異なる複数種のパーツを同時に配置したり、パーツを入れる容器も自由にカスタマイズ可能です。
想定される用途
- ロボットピッキングのためのAIエンジン学習用画像
- マシンビジョン、ロボットビジョンの画像処理用学習画像
- 異物混入検査装置用教師画像
自由自在なパーツ配置とライティング設定
パーツの配置アルゴリズムをカスタマイズすることで、ばらばらに配置したり隣接させたりと、パーツの位置関係やパーツ自体の傾きなどもご要望に応じた形でご提供いたします。ライティング環境も実際の装置に合わせ、自由に設定することが可能です。
アノテーションデータの書き出しも可能
パーツの配置情報をアノテーションデータとして自動的に書き出すことも可能です。3DCGで再現しているため、書き出すアノテーション情報は100％正確な3次元情報となり、教師データとして高い精度を実現します。
数万枚の画像を高速で生成し、短納期で提供
配置アルゴリズムに沿ってランダムにパーツが配置された画像を大量に自動生成する技術により、数万枚の教師画像を単納期でご提供することが可能です。
さらに画像と同時にアノテーションデータも同時に出力されるため、実際に撮影・アノテーション付けを行う作業と比較できないほど工期を短縮することが可能となります。
採用事例
組立て部品・パーツ認識用CG生成
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製造業 Ａ社ロボットアームの機械学習による部品検出精度を高めるため、3DCG画像が教師データとして有用かを検証するPoCを実施。当社制作の画像データが実写と同等以上に有益であることが確認されました。
詳しくはニュースリリースをご参照ください
『BENZaiTEN（ベンザイテン）』は、3DCGを活用した画像認識における機械学習向け教師画像生成ソリューションの総称です。外観検査、設備監視・認証、自律走行・運転支援、人物認識などの用途に教師画像としてご利用いただける3DCG画像データをリアルタイムグラフィックスで実現。以下の製品・ソリューションラインナップをご提供しています。
BENZaiTEN - 組立て部品・パーツ認識用CG生成はUnreal® Engineを使用しています。
Unreal®は、アメリカ合衆国およびその他の地域におけるEpic Games, Inc.の商標または登録商標です。
Unreal® Engine, Copyright 1998 – , Epic Games, Inc. All rights reserved.
BENZaiTEN
組立て部品・パーツ認識用CG生成
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