PR

 富士通研究所は2021年2月18日、製造ラインにおける一連の作業映像から、「ねじを締める」などの個別の作業工程を自動的に検出する技術を開発した。作業時間などを効率的に計測できるため、工場での生産性向上に使える。従来の自動検出技術と比べて、AI(人工知能)の学習に必要な教師データを約10分の1に減らせる。21年度内の実用化を目指す(図1)。

図1 「ねじを締める」などの作業を自動的に検出し、映像を分割できる(出所:富士通研)
[画像のクリックで拡大表示]
図1 「ねじを締める」などの作業を自動的に検出し、映像を分割できる(出所:富士通研)

 工場などの製造ラインでは、作業員が作業している様子を撮影し、その映像から個別の作業工程(要素作業)を洗い出す。これまでは手作業で各要素作業の区間を分割しており、例えば20分の作業映像に対して1時間以上の時間がかかっていた。AIによる自動認識技術を使えば、こうした作業を大幅に効率化できる。

 ただ、これまでのAIでは約10回分の作業映像を教師データとして用意する必要があり、AI学習時の負担が大きかった。今回開発した技術は、教師データとして1回分の作業映像を用意するだけで済む。

 同社の行動分析技術「FUJITSU AI Technology Actlyzer」に含まれる3次元骨格認識技術を用いて、教師データとなる映像から3次元空間上での人の姿勢を推定する。その後、上半身の姿勢の変化を特徴量として取得し、類似する特徴量をグループ化して数10個の単位動作に分類する。姿勢の変化の特徴が類似していれば、同一動作とみなすため、作業員ごとの動きのばらつきや、カメラの設置場所による写り方の違いにも対応できるという(図2)。

図2 1人の1回分の作業映像と要素作業の分割データを教師データとしてAIモデルを生成する(出所:富士通研)
[画像のクリックで拡大表示]
図2 1人の1回分の作業映像と要素作業の分割データを教師データとしてAIモデルを生成する(出所:富士通研)

 今回の技術をネットワーク機器製造の富士通アイ・ネットワークシステムズで検証したところ、「90%の精度」(富士通)で要素作業を検出できたという。今後は富士通のAI技術「FUJITSU Human Centric AI Zinrai」の1つとして、物流や農業の工場などに向けて実証化を進める。「現在は技術開発の段階。21 年度内には実用化し、サービスに組み込んでいきたい」(同社)と語る。