ここでは、エッジAIを活用した3Dマシンビジョンのメリット・デメリットおよび事例を紹介します。
3Dマシンビジョンに活用できるエッジAIとは？
「エッジAI」とは、ネットワーク上の機器に組み込まれたAIを指します。端末側で処理が完結することで、迅速に結果を取得できる点が特徴です。
仕組み
産業用コントローラー、スマートカメラ、センサーなどをゲートウェイに接続し、クラウドと連携して利用されます。
クラウドAIとの違い
エッジAIでは、複数の解析結果から特に重要なデータのみをクラウドに送信します。これに対してクラウドAIでは、すべての解析結果がクラウドへ送られます。送信されるデータ量の違いは、「どこで推論」を行っているかによります。
クラウドAIは送られてきたデータを元にクラウド側で学習しますが、エッジAIはエッジ側で推論するため必要なデータのみをクラウドに送信することが違いです。
3DマシンビジョンにエッジAIを活用するメリット・デメリット
メリット
- 処理速度が速く、遅延が生じにくい
- コンパクトで省スペースに設置可能
- 製造コストの低減につながる
- 自動的に不具合を検出できる
処理速度が速く、遅延が発生しにくいため、生産効率の向上が期待されます。また、コンパクトであることから省スペースでの設置が可能です。加工工程における不具合を自動で検出しやすくなり、製造および通信コストの軽減にもつながります。
デメリット
- 大規模なデータ処理には向きにくい
エッジAIはクラウドAIと比較して処理能力が限定される場合があるため、データ量が多いと運用が難しくなる可能性があります。また、製造におけるシステム設計が複雑になることもあります。
エッジAIを活用した3Dマシンビジョンの事例
工場・倉庫内の自立走行搬送ロボットの事例
3DマシンビジョンにエッジAIを活用して、工場・倉庫内での自動搬送ロボットを導入した事例です。人や障害物がある環境においても、SLAM技術やセンサーにより自律的に移動します。
参照元：Marubun（https://www.marubun.co.jp/products/63788/）
目視検査を自動化した事例
飲食料品の生産ラインにて、目視検査を自動化するシステムを導入した事例。エッジAIによる検査はライン上の製品が変わっても少ない工数で検査を自動化できます。AIは独自の診断アルゴリズムによって良品・不良品の判別方法を学習するため、不良品データがないままでも検査を実施可能です。
エッジAI以外にも3Dマシンビジョンの基礎知識を確認しよう
3DマシンビジョンにエッジAIを導入することで、処理速度の向上やコスト削減に寄与することが可能です。実際に導入している企業も複数あります。
当サイトでは3Dマシンビジョン導入にあたって知っておきたい基礎知識を多数掲載していますので、ぜひこちらのページも参考にしてください。
