ARSのソリューションは、大幅な省人化の推進や新たな付加価値の追求を実現いたします。

具体的なソリューションの事例について説明します。

顧客の課題

• 様々な素材の文字の読み込み
  • モノの文字情報を素早く正確に読みます。 
    • 用紙でなく、段ボールや鉄板、薬のチューブのエンボス加工の文字、鉄板の刻印、様々なモノの文字を読むことができます。
  • 応用できる業界は、物流(段ボール、パレット)、交通(ナンバープレート),小売業(パッケージの情報),リサイクル(廃電池のリサイクルマーク)など多様です。
• モノの特定と分類
  •  モノの形状や色、マークや文字からモノを特定し、分類もできます。
    • ヒトが見ても分別な難しい環境下で、また短い時間で特定と分類が可能です。
  • 応用できる業界は、リサイクル(廃電池の形から用途の分類),小売業(飲料ボトル,ペット用品)なども多様です。
• モノとヒトの動きを検知
  • ヒトの怪しい行動や特定の行動、モノの動きや状態を検知します。
    • 応用例: 盗難の動作や商品のの選び方などを検知し分析します。
  • 応用できる業界は、セキュリティや小売業の顧客行動、スポーツの姿勢分析など多様です。

応用例: [消費期限認識]

課題は?

弊社にお問合せがありPoCなどで対応した例は、食品の問屋様において段ボールの消費期限を出荷前に確認し記録したいが、手間がかかる。それを解決したいなどの課題です。正確に情報を読み取り、さらに確認した記録を取ることは入出荷の作業の際に手間となり、作業者の負担になります。

ソリューションは?

段ボールなどの物体上にある消費期限やロット番号、または材料袋にある材料情報や重量などの文字情報を自動で読み取るソリューションを弊社から提供可能です。この画像認識ソリューションでお客様の課題を解決可能であることをPoCなどを通じてご理解頂いております。

サンプル動画

このビデオは、商品の入荷から出荷までを例にAI-OCRの適用をイメージしたものです。ジオラマ内のミニチュアの動きはストップモーションですが、

AI-OCR文字認識のシーンは実際の処理装置の画面を使用しています。

 

 

応用例: [電池分別]

課題は?

従来は、人手で廃電池の種別(リチウムやニッケルマンガンなど5種類)と用途(掃除機、おもちゃ、携帯電話など12種類)を目視して分別していました

廃電池は多様であり、一目でそれを分別するには多くの経験が必要でした。また人手不足になる恐れもあります。

ソリューションは?

弊社が開発した電池分別の画像認識エンジンとそれをベースにした電池分別画像認識アプリケーションを顧客に2022年春の納品しました。

3台のカメラを利用し、前面、正面、側面の画像データから認識を行います。

お客様のプレスリリースによりますと、実操業模試試験で廃充電池を3000個以上テストした結果、種別精度(リチウムなどの電池種別)93%以上,用途別精度(モバイルフォン、ゲーム、電動自転車などの10種類以上の電池用途)は95%以上でした。これらの処理時間は0.3秒以下です。またその成果は多数のTV放送や新聞などのメディアを通じて報じられました。

お客様からは、PoC実績以上の精度で満足されたと伺っています。

サンプル動画

　弊社は画像認識エンジンとそれをベースにしたアプリケーションの開発を担当していたため、システム自体はお客様の所有物です。

そのため、ここでは弊社がベルトコンベア動作などをストップモーション動画として再現した動画を公開いたします。

 

応用例: [牛舎の観察]乳牛の健康状態を把握]

課題は?

乳牛の健康状態を24時間、飼育員が管理することは簡単でありません。そこでARSでは、乳製品メーカからの依頼を受けて牛舎をヒトの代わりに健康管理するシステムを試作しています。

ソリューションは?

採餌の状態を画像認識で監視します。餌の量や特定の牛が食が細くなっていないか、監視します。また、温度や湿度変化に対応してミスト噴霧やファン制御もします。

デモ動画

採餌の牛の数に関する情報は、エネルギーとコスト（電気と水）を節約するためにファンとミストシステムを制御するために使用されます

餌の量に関する情報は、十分でタイムリーに飼料を牛に提供できるように、食物が少なすぎる場合に警告を与えるために使用されます。

牛舎内の時間と牛の状態に関する追跡情報は、行動を検出するために使用されます

応用例: [道路監視]交通情報のリアルタイムな把握❗️

課題は?

バイクなど車輌が多い場合は、リアルタイムにヒトが交通ルールやマナーを監視することは困難です。

ソリューションは?

道路を見下ろす一つのカメラで、多数の車輌の情報をリアルタイムに把握してトレースします。情報は車の色や自動車の種別、ナンバープレートからの情報などです。

目的は、交通量の把握、道路の状態の把握(霧、大雨、浸水など)だけでなく、リアルタイムにトレースしているため、たとえば信号を無視して飛び出した場合は、その挙動と車輌情報が記録に残ります。

デモ動画

実際にPoCで本ソリューションを試した動画です。これは交通違反を起こしたバイクなどの情報をリアルタイムで表示することが目的です。またこれらを記録することで、交通違反のエビデンスとすることも検討されています。

応用例: [バイク監視]バイクの盗難検知

課題は?

バイクの盗難を24時間、警備員が監視することはコストもかかります。

ソリューションは?

リアルタイムでAI行動分析機能にて盗難などの異常行動を監視します。盗難の異常行動とバイクオーナーの通常動作を適切に行動分析します。異常行動を検知した場合は、駐車場のゲートシステムなどに通知を出すなど他の機器との連携を行います。

デモ動画

実際に監視カメラの動画を本システムで分析で盗難行動があるか、検知実験を行なっています。