プロジェクト実績

自社サービスへの画像AI組み込みを進める大手企業R&D部門に対し、物体カウントと不良検出のファインチューニング設計をアドバイザリー支援。Detection Transformer系モデルの活用、異常検知タスクへの再定義、エッジ実行を見据えた軽量化までを踏み込んで助言しました。

リース戻りした仮設資材ネットの検品工程に対し、画像AIによる異常検知のPoCを設計。複数方向から撮影した画像を統合し、たるみや撮影条件の影響を抑えながら、再現率と精度の両立を目指す検査基盤を提案しました。

工場内や展示空間の映像から人物を高精度に追跡するため、最新の物体検出モデルと追跡手法を比較検証。既存資産を生かしながら、速度と精度の両立を目指す人物追跡ソリューションを設計しました。

金属部品の外観検査では、傷や欠け、バリ、切粉の付着に加え、寸法評価まで含めた全品検査が求められていました。SCIENは、6枚の高解像度画像をもとに全方向から部品を評価し、傷検知と寸法検査を一体で支援するアシストシステムのPoC／本開発構想を設計しました。

不織布製造では、製造ラインで生じた微細なゴミや不純物を加工側で見つけて取り除く必要があり、作業負荷と属人化が大きな課題でした。SCIENは、既存の欠点検出機で取得される画像を用い、AIが「取るべき欠点か、無視してよいものか」を判定し、現場の確認工数を削減する品質支援システムを構築しました。