NEC與日本東京大學(xué)研究生院信息理工學(xué)系研究科石川正俊教授實驗室妹尾拓講師等組成研究小組，共同開發(fā)了“高速攝像頭物體識別技術(shù)”。

　　本技術(shù)從高速攝像頭拍攝的每秒1,000幀的大量圖像中，瞬間篩選適合識別的圖像，從而快速精確地判別檢查是否合格。將本技術(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)線，無需為了檢查產(chǎn)品而操作生產(chǎn)線，可順利部署并提高生產(chǎn)效率。

　　　　使用該技術(shù)，可以做到實時識別以0.03秒的速度從攝像頭前面經(jīng)過的物體上刻印的5毫米左右微小文字的差異，且正確率高達95%以上。

　　在高速移動的生產(chǎn)線中使用圖像解析技術(shù)來進行點檢時，需要暫停生產(chǎn)線或調(diào)整速度等來拍攝圖像。使用高速攝像頭可以有效解決這個問題。但是，要處理的圖像數(shù)量比過去增加了10倍以上，要花費大量時間來處理圖像，無法實現(xiàn)實時檢查。

　　本技術(shù)可以從高速攝像頭拍攝的大量物體圖像中，瞬間篩選有助于識別判斷物體的劃痕和刻印的圖像。并且，為了正確判別劃痕和刻印，會使用小規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反復(fù)進行識別處理，并采用多數(shù)表決方式確定識別結(jié)果，從而實現(xiàn)了高速精確的判別。通過該技術(shù)，可以對至今為止只能進行抽樣檢查的對象進行全檢，有助于防止生產(chǎn)線中混入異物并確保同等質(zhì)量，加強質(zhì)量管理。

　　本技術(shù)有望應(yīng)用于生產(chǎn)線上高速移動的瓶罐的標簽等的外觀檢查、藥丸和食品的異物檢測等方面。

　　在截止到2020年度的三年中期經(jīng)營計劃“2020中期經(jīng)營計劃”指引下，NEC靈活運用AI・IoT等先進技術(shù)，今后也將通過制造業(yè)一線與數(shù)字的融合來應(yīng)對多樣化的需求，致力于實現(xiàn)強有力的生產(chǎn)經(jīng)營和新服務(wù)的開拓，與客戶一起實現(xiàn)“NEC Value Chain Innovation(NEC價值鏈創(chuàng)新)” (注)，即在整個價值鏈共享人和物、流程的信息和狀態(tài)，創(chuàng)造新價值。

　　【背景】

　　近年來，制造業(yè)為了應(yīng)對顧客需求的多樣化，不斷發(fā)展多品種變量生產(chǎn)，兼顧質(zhì)量糾紛預(yù)防及縮短交貨期的需求日益增強。但是，隨著勞動人口的減少，為了維持并提高生產(chǎn)效率，不再依賴人工而是以圖像識別為主來加強產(chǎn)品檢查正受到關(guān)注。此次融合NEC圖像識別技術(shù)和東京大學(xué)的高速移動物體的跟蹤技術(shù)，雙方共同開發(fā)了“高速攝像頭物體識別技術(shù)”。

　　【高速攝像頭物體識別技術(shù)的特點】

　　1.瞬間從大量圖像中篩選適合物體識別的圖像

　　本技術(shù)主要著眼于高速攝像頭跟蹤處理中計算出的物體移動量等信息與圖像的清晰度等利于識別的圖像之間存在的相關(guān)性。根據(jù)這些相關(guān)性，從物體的移動量及表示圖像清晰度的亮度值當(dāng)中設(shè)定圖像判斷的適配度。通過此適配度，AI可以瞬間判斷并篩選每個圖像對識別是否有效。

　　因此，從高速攝像頭拍攝的每秒1,000幀的對象物體的大量圖像中，只篩選了清晰拍攝可識別有無劃痕或刻印的圖像，從而將待處理的圖像數(shù)量及其解析時間削減到幾十分之一。

　　2. 使用同一物體的多幅圖像進行實時識別

　　使用高速攝像頭的情況下，可對于同一對象物體獲取多張稍有不同的圖像，增加對象物體的信息量并進行分析。

　　本技術(shù)采用多數(shù)表決方式，使用小規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對每個拍攝圖像反復(fù)進行輕量化識別，對比識別結(jié)果并將最多的結(jié)果作為正解。與以往過去只識別一張圖片相比，處理速度縮短4成左右，可以0.01秒左右的高速進行處理，實時識別高速運動的物體。

　　NEC與東京大學(xué)在“動態(tài)圖像處理實用化研討會”(會議時間：3/7～8，會場：北九州國際會議場)上發(fā)表了本技術(shù)。

　　本次發(fā)表的一部分是基于國立研究開發(fā)法人新能源・產(chǎn)業(yè)技術(shù)綜合開發(fā)機構(gòu)(NEDO)的“推進IoT的橫斷技術(shù)開發(fā)項目”中“通過高速視覺傳感網(wǎng)絡(luò)的實時IoT系統(tǒng)和應(yīng)用技術(shù)開發(fā)”中的實施成果。