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本稿では第4次産業革命の概要と、AIやIoTが製造業をどう変えていくのかについて紹介します。

インダストリー4.0を理解するには、その基盤となるFAネットワークとそこに接続されるFA機器について概要を把握しておく必要があります。Vol.10 では3～4階層で構成されるFAネットワークの役割を理解し、世界で一般に使われている標準ネット...

異常検知システムで不良品を発見したとき、その後どうやって不良品を排除すればいいのでしょうか。実は検査対象となる製品に応じて排除方法は多種多様なので、Vol.9 ではさまざまな会社の製品を具体例として紹介しながら、不良品の排除方法のイメージを...

従来からあるルールベースの外観検査装置とディープラーニングを使った異常検知はどう違うのでしょうか。Vol.8では、この疑問に答えるために、ルールベースの外観検査装置についてセンサーを中心にまとめ、ディープラーニングを使った異常検知との大きな...

異常検知システムは具体的にどのように学習するのでしょう。Vol.7では、Azure Machine Learning Serviceをモデルとして、Azure IoT HubとAzure IoT Edgeを使って「クラウドで学習してエッジで...

異常検知システムでは通常、エッジコンピューティングが使われます。Vol.6では、IoT × AIの組み合わせに欠かせないエッジコンピューティングについて、ネットワーク構成や役割分担、クラウドとの関連などについて解説しました。エッジ端末から送...

Vol.5では、異常検知に適したマシンビジョンカメラと照明の基礎を解説します。ローリングシャッターとグローバルシャッター、CCDとCMOS、最短焦点距離と最大撮影倍率、撮像素子サイズと解像度、フレームレートとシャッタースピード、F値とシャッ...

Vol.4では、教師あり学習による異常検知システムとして、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使った外観検査の仕組みを説明します。また、ディープラーニングを使った異常検知における4つの課題を取り上げ、その対応策についても解説します。そ...

Vol.3では、オートエンコーダーを使って正常データだけを学習する異常検知システムについて解説します。生成モデルとはなにか、潜在変数とはなにか、オートエンコーダーの学習法、オートエンコーダーをどのように利用して異常を検知するかなどを理解しま...

Vol.2では教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習、生成モデルという5つの学習モデルと異常検知の関係を把握した上で、カメラで撮影した動画を機械学習して異常検知(Anomaly Detection)する仕組みについて全体構成を...

「ディープラーニングを使った異常検知」を現場で実用化するための連載です。異常検知はAIが最も得意とする技術分野の1つです。Vol.1では、異常検知の適用分野、異常検知と予知保全の違い、設備異常と製品不良など異常検知の全体像を解説します。