「なんとかしたい」「こうあってほしい」そんな想いをIT技術で実現します

システム開発のプロフェッショナルとして、下記のような実績を有しています。
  • 小規模~大規模まで多様なWebサービス開発
  • クラウド環境構築、ネットワーク設計
  • 画像解析、物体検出、3Dモデル化システム
  • AIの導入支援、システム開発、学習モデル構築
  • ドローンを使ったセンシング、データ解析
  • その他IT全般のご相談

01

画像解析によるドローンの屋内自律飛行

概要

非GPS環境下である屋内において、ドローンを紙のマーカーによって飛行制御する技術

ポイント

  • SLAMや無線機を用いた飛行制御もあるが、マーカーによる飛行制御の場合は設備投資が少なく導入できる
  • GPS非対応の屋内環境下でも自律飛行が可能⇒操縦者が不要
  • 操縦者が不要になることで「屋内倉庫の検品自動化」や「設備点検点検の巡回自動化」といった応用が可能
マーカーによるドローン自律飛行
マーカーの画像解析

02

めっき表面積のリアルタイム自動計算

概要

工場に設置されたカメラで撮影した動画を解析し、リアルタイムでめっき部分を検出
表面積を公式に当てはめて自動計算する技術

ポイント

  • 画像処理で表面積を自動計算し、モニターに出力されたQRコードをハンディリーダーで読み取ることで計算結果の自動入力にも対応
  • 従来は表面積計算~計算結果まで人の手で処理しており、計算精度も効率も低い
めっきの表面積計算

03

機械学習(AI)による不純物混入率検査

概要

建設現場等で使用される再生骨材について、撮影した画像から不純物を検出、混入率を自動計算する機械学習型の検査システム

ポイント

  • 不純物を含んだ数枚の写真を学習させることで、以降に撮影した画像中の不純物を検出 極めて少量の学習データから迅速、高精度の判定を実現
  • 撮影画像を格子状に分割し、各マス目ごと並列解析させることで、100領域の混入率を数秒で計算
  • インターネットに接続可能なカメラ付きスマートフォンやタブレットのみ携行すれば、検査現場でオンタイムに混入率を判定可能
再生骨材
不純物混入の解析

04

機械学習(AI)による材料分離判定

概要

建設現場等で使用される高流動コンクリートの材料分離を判定する機械学習型の検査システム

ポイント

  • 従来、コンクリートの流動性はスランプフロー(円形に広がったコンクリートの直径)を目視で計測して判断しているが、少量の学習データから迅速、高精度の判定を実現
  • 学習データは、材料分離した画像を含む十数枚の写真のみ
  • インターネットに接続可能なカメラ付きスマートフォンやタブレットのみ携行すれば、検査現場でオンタイムに混入率を判定可能
高流動コンクリート