NEC、AIを活用した映像解析により事前登録なしで工場での人手による数十種類の作業を識別する技術を開発

従来、ものづくり現場での手指を使う細かい作業をAIで識別して分析するためには、各工程で用いられる部品や道具を事前に登録した大量の教師データが必要であった。

そうした中、日本電気株式会社（以下、NEC）は、工場での組み立て等の人手による作業において、AIを活用した映像解析により、一般的なカメラで撮影した数回分のお手本映像だけで学習モデルを作成し、手指の動きを捉えて数十種類の作業を識別することで、全工程の流れを見える化する技術を開発した。

今回開発された技術は、各指の関節と指先（両手合計42箇所）の動きを基にして、捉えた手指形状の特徴量と指周辺の画像特徴量との共起関係（ある手指の形と、特定の部品や道具が同時に現れる状況）を学習する方式のため、個別の部品や道具を登録して学習する必要がない。

細かい作業の識別と、個々の作業にかかる時間の測定が可能になるため、作業の手順違いや手順漏れの発見、規定の作業時間と実作業にかかる時間の差の分析をすることができる。

また、この技術を、ICT機器の製造を行っているNECプラットフォームズ株式会社の白石事業所で撮影した、製品組み立ての実験映像に適用した結果、各作業時間を高精度に実測し、予め規定した時間との差異を把握することができた。

これにより、部品置き場の再調整、組み立て方の指導、手順の再考などの対策を講じて生産性の向上を図ることが可能であることが証明された。

NECは今後、この技術について製造や建設、物流、小売などの現場作業で検証を進め、2022年度中の事業化を目指すとしている。

IoTNEWS編集部

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