生産性向上や異常検知のための技術を紹介

株式会社イシダと2018年より学術指導契約を締結し、食品工場の生産性向上に関する学術指導を実施しています。生産性向上のためにはメンテナンス体制が不可欠であり、必要十分なメンテナンス体制維持のためには長期的な故障傾向の予測が必要となります。学術指導では、予測に要するデータの収集コストを抑えつつ、十分な予測精度を得るための数理統計手法について指導しています。
また、2022年からは画像解析に関する学術指導も開始しました。画像解析に関する学術指導では、食品製造ラインにおける検査装置での画像認識を対象に、エッジコンピューティングにより軽量かつ高速に異常検知や個数カウントを行うための技術について、技術の提案や関連技術の調査・紹介を行いました。
異常の見逃しが許されない食品製造ラインでは、製造ラインの速度を落とさずに高速かつ高精度な検査技術が求められ、また高価なGPUに頼らない軽量な処理も求められています。学術指導では、深層学習モデルの軽量化や深層学習以外の手法を用いた手法についても提案を行い、現場で活用できる技術の開発をめざしています。