実績

・ここ数年のARSの機械学習に関する活動を紹介します。実証実験も含めています。

プロジェクト	対象データ	利用技術	結果
充電池の用途・種別認識	・充電池の３方向からの写真	•オブジェクト認識と識別 •文字・マークなどの抽出・認識手法	製品精度:95%
帳票読取りシステム	・納品書などの帳票のデータ	•文字列オブジェクトの検出位置情報認識 •OCR	読取り:2,3秒・読取精度: 90%
部品の外観検査	•部品の写真	•Data Augmentation技術 •畳み込みニューラルネットワークによる正常・異常分類	検証精度: 98%
顔認識デモプログラム	•ビデオ画像	•畳み込みニューラルネットワークによる顔認識、男女分類、年齢推定など	顔認識の検証精度: 96%
手書き図面のPPT化	•手書き図面の写真	•文字・図形・マークなどの抽出・認識手法	検証精度: 94%
社印の認識	•請求書などのPDF画像	・テンプレートマッチング	検証精度: 93%
消費期限認識	•段ボール表面の写真	•CRAFTによる文字列セグメンテーション •OCR技術	検証精度: 96%
化学原材料袋上の文字認識	•袋表面の写真	•背面除去法などによる輪郭抽出 •畳み込みニューラルネットワークによる袋認識 •OCR技術	T.B.D.
消費期限＋バーコード認識デモ	•菓子袋などの表・裏の写真	•畳み込みニューラルネットワークによる袋認識 •YOLO技法によるバーコード認識 •OCR技術	T.B.D.

消費期限認識

この例では、段ボール上の消費期限情報の認識例を示しています。対象は、段ボール以外にも様々な素材の梱包をターゲットにしています。

たとえば、鉄板上や薬品のエンボス加工の数値・文字情報です。

また、ビニールシートなど反射する素材で梱包された箱上の文字も認識します。