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AI・IoTデモシステム展示コーナー

更新日: 2024年11月27日
 

概要

　宮城県産業技術総合センターでは，県内企業のIoT・AIの活用促進を目的として，「AI・IoTデモシステム」を展示中です。
　AI・IoT導入における課題の一つとして，「導入のイメージが湧かない」という点が挙げられています。実際に動作するデモシステムでぜひ，AI・IoTをご体験ください。導入のイメージを持ちやすくなります。

画像AI (外観検査) (Neural Network Console、Python) 【難易度：★★★★☆】

　県内ものづくり企業でのAI画像処理を活用した目視検査の自動化を促進するために、“無料”・“プログラムレス”のツールを用いて、実際に動作しAI活用をイメージすることができる「AI外観画像検査デモシステム」を構築しました。
　外観検査へのAI画像処理の活用に興味のある企業様は、是非ご相談ください。

機能

  • カメラと照明を用いて撮影した検査対象物をAI画像処理でOK/NG判別
  • 判定結果は画面に表示するとともに、パトライト・マイコンボードの外部にも出力

特徴

  • 外観検査に利用頻度の高い３つのAI手法を実装
  • AI学習には、”無料”・”プログラムレス”の「Neural Network Console」を使用
  • デモシステム構築（AI推論）には、Pythonを使用

実装したAI手法

  • 「画像分類」（Image Classification）
  • 「異常検知」（Anomaly Detection）
  • 「欠陥検出」（Segmentation）
AI外観画像検査デモシステム

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画像AI (ベルトコンベヤ) (Neural Network Console、Python) 【難易度：★★★★★】

　県内ものづくり企業でのAI画像処理を活用した目視検査の自動化を促進するために、“無料”・“プログラムレス”のツールと“ベルトコンベヤ”を用いて、実際に動作しAI活用をイメージすることができる「AI外観画像検査デモシステム」を構築しました。

AI外観画像検査デモシステム（ベルトコンベヤ）

機能

  • ベルトコンベヤを流れる検査対象物を撮影し、AI画像処理で検出とOK/NG判定
  • 判定結果は画面に表示するとともに、パトライト・ベルトコンベヤ制御盤の外部にも出力

特徴

  • 物体検出（YOLOv5ベース）と画像分類（ResNet18）の2つのAI手法を実装
  • AI学習には、”無料”・”プログラムレス”の「Neural Network Console」を使用
  • デモシステム構築（AI推論）には、Pythonを使用
システム構成

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画像AI (エッジAI) (Google Colabratory、Python、Jetson) 【難易度：★★☆☆☆】

　クラウド上で使用できる“無料”のツールと安価な“エッジコンピュータ”を用いて、実際に動作しAI活用をイメージすることができる「AI外観画像検査デモシステム」を構築しました。比較的安価かつ簡単にAIシステムを構築することができます。

特徴

  • カメラで撮影したボタン電池のOK品、NG品の数をカウントする
  • 無料で使用できるGoogle Colabratoryを用いてAIモデルを作成
  • 作成したAIモデルを小型エッジコンピュータのJetsonで動作させる
AI外観画像検査デモシステム（エッジAI）

【協力・連携】東北大学DXインフルエンサー養成講座

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ノーコード開発AIツール (MENOU-TE、Adaptive Vision、Neural Network Console) 【難易度：★★☆☆☆】

　県内ものづくり企業でのAI画像処理を活用した目視検査の自動化を促進するために、ノーコードで開発できる画像AIツール３種を導入しました。これらのツールを用いて、AI外観検査を“お試し活用”していただくことも可能です。

特徴

  • 画像分類、異常検知、領域検出などのAI手法を実行可能
  • プログラムを記述せず、ブロックをつなぐことで簡単にAI画像処理システムを構築可能
  • 短時間での動作確認やAIアルゴリズム検討が可能

導入ツール

  1. MENOU-TE（メノート）／MENOU-RN（メノーラン）
  2. Adaptive Vision（アダプティブビジョン）※ 現在Aurora Visionに名称変更
  3. Neural Network Console（ニューラルネットワークコンソール）
システム構築例

画像をお持ち下さい（技術相談、初回無料）

　OK品・NG品それぞれ２０枚以上（NGパターン毎に２０枚以上）ご準備いただければ、ノーコード開発AIツールをお試しになれます。
※ 可能であれば、５０～１００枚程度あると良い
※ 産技セで撮影可能なケース有（技術支援対応）

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予測AI (Prediction One) 【難易度：★★☆☆☆】

AI予測分析ツールとは

  • 既知のデータを使って、未知のデータを予測するツールです。
  • 各パラメータが結果に影響を及ぼす度合い（寄与率）等を分析できます。
AI予測分析ツールのイメージ

特徴

  • AIやプログラミングの専門知識が不要
  • 属人性の排除
    • カンや経験に頼ることなく、熟練者に近いレベルの結果が得られる。
    • 多くの場合、人手で行うより短時間で結果が得られる。（例：丸1日の作業→数分間）
  • ツールが予想理由を提示してくれる。
    • 次の改善活動につながる。

応用例

  • 製造現場
    • 設備の故障予測　→優先的に点検すべき設備の把握（予防保全）
    • 出荷数予測　　　→生産計画の精度向上
  • 研究開発
    • 実験結果の予測　→実験や試作回数の削減、効率化
  • ビジネス
    • 売買の成約予測　→有望顧客の絞り込み（営業活動の効率化）
AI予測分析ツールの実行例

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画像生成AI (Stable Diffusion) 【難易度：★★☆☆☆】

Stable Diffusionとは

  • Stability AI社が開発した画像を生成するAIです。
  • ユーザが画像の特徴を文章（プロンプト）で入力すると、AIがそれに応じた画像を生成します。
  • ブラウザで操作できる「Stable Diffusion web UI」などの操作環境が公開されています。

特徴

  • 文章から画像を生成する“txt2img”、画像から画像を生成する“img2img”の2通りの生成手法が使用できます。
  • シード値や画像生成枚数などのパラメータを調整することができます。

応用例

  • セミナーの告知などの画像に使用
  • 外観検査AIの学習データ水増しへの応用検討
Stable Diffusion web UI

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文章生成AI (ChatGPT)、音楽生成AI (MusicGen) 【難易度：★★☆☆☆】

ChatGPTとは

  • OpenAI社が開発した文章を生成するAIです。
  • ユーザが文章（プロンプト）を入力すると、それに対する返答の文章を生成します。
  • メールなどの文章の作成、情報の要約、アイディア出し、プログラムの作成などに使用できます。
プログラムの作成例（ラッキーカラー診断Webアプリ）

MusicGenとは

※現在AudioCraftに機能統合

  • Meta社（旧称Facebook社）が開発した音楽を生成するAIです。
  • ユーザが文章（プロンプト）を入力すると、その内容に沿った音楽を生成します。
    例：エレキギターと重いドラムを使った、90年代のロックソング
  • 既存の音楽を入力して、別の曲調に変換することもできます。
    例：ラヴェル「ボレロ」を陽気なカントリーソング風に変換
MusicGen

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RPA / AI-OCRツール (WinActor、ANDEX-OCR) 【難易度：★☆☆☆☆】

　県内ものづくり企業でのペーパーレスなどのDX化を促進するために、RPAツール「WinActor」とAI-OCRツール「ANDEX-OCR」を導入しました。

WinActorとは

  • 人間が行っている作業をコンピュータが代行するRPAツールです。
  • Excelの操作、WEBサイトからの情報収集、電子メールの送信、OCRツールとの連動など、様々な作業を行えます。
作業中の様子

ANDEX-OCRとは

  • AIが書類から文字を認識し、テキスト化するツールです。
  • 手書きの文字や、チェックボックスなどの文字以外の読み取りも可能です。（手書きの文字の場合、消した部分を無視して読み取ることができます。）
  • 複数の書類を同時に読み取ることができ、読み取り結果をCSVファイルに出力できます。
  • 簡単に書類のデータ化ができ、RPAツールと組み合わせることで作業効率化が図れます。
ファイルの読み取り例

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ロボット (DOBOT Magician) 【難易度：★★★★☆】

　県内ものづくり企業でのAI画像処理を活用した目視検査の自動化を促進するために、AIで判断して動作するロボットを用いて、工場などでのAI活用をイメージすることができるデモシステムを構築しました。

DOBOT Magician

  • Dobot社が開発する教育用の卓上ロボットアームです。
  • ノーコードツールやプログラミングコードでアームの動きを制御することができます。

デモシステム

  • カメラで撮影した４種類のチョコレート菓子のパッケージをAI画像処理で判別し、位置を推定
  • アームでチョコレート菓子をピッキングし、パッケージごとに対応した位置に分類する
  • デモシステム構築にはPythonを使用（種類判別にはTensorFlow及びKerasを使用）
  • おおさき産業フェア（2024/10/18～19）にてベルトコンベヤを使用した検品デモを展示
デモシステム

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以下、IoTを難易度順にご紹介します。

　県内ものづくり企業でのIoT活用を促進するために、“プログラムレス”のツールを用いて、実際に動作しIoT活用をイメージすることができる「IoTデモシステム」を構築しました。
　IoT導入の検討が短時間で可能です。IoTの活用に興味のある企業様は、是非ご相談ください。

IoTデモ１ (Mesh) 【難易度：★☆☆☆☆】

MESHとは

  • SONY製のIoTブロックです。
  • タブレットやPCとBluetooth接続することで簡単にIoTシステムを開発できます。

特徴

  • 専門的な知識やプログラミングなしで、IoTを体験できます。
  • MESHはBluetoothで接続し、アプリ内でブロックを繋げて操作します。

応用例

IoTデモ１ (MESH)

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IoTデモ２ (M5) 【難易度：★★☆☆☆】

Ｍ５シリーズとは

  • M5Stack社が開発する無線通信可能なマイコンモジュールです。
  • 高性能なM5stack、小型のM5stickC、他のグループに分かれていて、それぞれのグループ内でも様々な構成やバージョンがあります。

特徴

  • 筐体に内蔵されたデバイスが豊富でかつ安価です。
  • 目的に合わせて３種類の開発環境から選択できます。
  • 多種多様なセンサデバイス（Groveデバイス）を取り付けることが出来ます。

応用例

IoTデモ２ (M5)

【協力・連携】山形県工業技術センター

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IoTデモ３ (Tibbo-Pi) 【難易度：★★★☆☆】

機能

  • 温度・照度に異常があった場合、メール、Lineで通知
  • クランプ式電流センサで装置の稼働状況把握
  • 当センター開発の「IoT体験キット」との接続にも対応（多点計測に拡張可能）

特徴

  • ソフトウェアはプログラムレスにて構築
    • →ビジュアルプログラミングツール「Node-RED（ノードレッド）」を活用
  • ・ハードウェアは回路作成・ハンダ付け等は行わずに構築
    • →県内IT企業が開発した「Tibbo-Pi（ティーボパイ）」を活用
IoTデモ３ (Tibbo-Pi)

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IoTデモ４ (Grove-Pi+) 【難易度：★★★★☆】

概要

　シングルボードコンピュータ Raspberry Pi（ラズベリー パイ）に接続し、多種多様なセンサデバイス（Groveデバイス）を取り付けることが出来ます。

特徴

  • 様々なセンサ（百種以上）をRaspberry Piに4pinケーブルで接続できます。
  • Node-Red（ビジュアルプログラムツール）やpythonでの開発が可能です。
  • Raspberry Pi には Grove-Pi+ か Grove base HAT のどちらかを取付けます。
    • ※拡張ボードとセンサデバイスの組み合わせには相性があります　

応用例

IoTデモ４ (Grove-Pi+)

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IoTデモ５ 小電力無線センサキット (当センター開発) 【難易度：★★★★★】

特徴

  • 個人でも入手可能な、安価な市販のデバイスを使用しています。
  • 30μWからの平均消費電力で動作します。（100秒に1回のデータ送信時）
  • センサの操作をマイコンが行うため、無線デバイスの変更が容易です。
  • 軽量／コンパクト／堅牢なので、幅広い用途に活用可能です。

測定可能な項目（全項目同時に測定可能）

  • ３軸加速度　　<±16G 、数10Hz～1000Hzの連続的な振動の振幅
  • 温度　　　　　半導体センサ、熱電対センサ
  • その他　　　　湿度、気圧、電源電圧、任意電圧、抵抗値

以下をお考えの企業の方は、是非ご検討ください。

  • 超低消費電力な無線センサシステムを低コストで構築したい
  • エネルギーハーベスティングにより得られる電力を活用したい
IoTデモ５ (小電力無線センサキット)

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IoTデモ６ (Wio Node) 【難易度：★★☆☆☆】

Wio Nodeとは

  • Seeed社のマイコンモジュールです。
  • スマートフォン（iOS、Android）の専用アプリから使用するセンサを選択できます。

特徴

  • Grove Piセンサーを2つ取り付けることができます。
  • 専用アプリとはWi-Fiで通信します。

応用例

観葉植物の湿度・水分量をセンシングし、クラウドに送信・グラフ表示

IoTデモ６ (Wio Node)

（参考）安価かつ簡便にハウスの遠隔監視に使えるIoT機器「通い農業支援システム」製作マニュアル（農研機構　東北農業研究センター）

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お問い合わせ

宮城県産業技術総合センター 機械電子情報技術部 情報技術開発班
担当：小泉、高野、高久、太田
 TEL:022-377-8700
 相談受付フォーム
E-mail: miyagi-aiiot@pref.miyagi.lg.jp