お使いのブラウザが古くなっていますので、このウェブサイトのすべての機能が表示されない可能性があります。 お使いのブラウザの更新する方法をご覧ください。

OK
ニュース・広報

3DカメラとAIによる果物の自動識別

色や形状の異なる農産物。特に果物を選別する作業では、高度な画像処理が必要になります。

そこで、Baslerとソフトウェア開発企業のData Spree社が共同でビジョンシステムを開発。3D画像を生データとして使用し、ニューラルネットワークに空間情報を学習させることにより、迅速かつ正確な果物の検知・識別に成功しました。

撮影の仕組み

Basler blaze、ディープラーニングソフトウェア、標準的なコンピューターでシステムを構成。そのうち、Basler blazeは、mm単位の精度で高解像度の3D画像を撮影することが可能なTime-of-Flight(ToF)方式を採用しており、輝度画像(モノクロ濃淡画像)を生成するとともに、近赤外(NIR)領域の光パルスを照射してピクセル間の距離を測定し、背景も含めた情報を3Dポイントクラウドとして提供します。RGB形式の2D画像とは異なり、色情報の代わりに形状情報を取得するため、色の違う同種の果物の検知だけでなく、位置情報や大きさなどの正確な把握も可能です。

3Dカメラの製品ラインナップはこちら

ニューラルネットワークの学習
ニューラルネットワークの学習

3D画像処理とAIのメリットを融合

今回のビジョンシステムに必要不可欠なソフトウェアについては、Basler blaze SDKとAIアプリケーションソフトウェアを組み合わせたData Spree社製ディープラーニングソフトウェア「Deep Learning DS」を使用。

各種プラットフォームに対応した汎用性の高いプログラミングインターフェースを採用することにより、スムーズなセットアップを実現しました。抜群の使いやすさを誇るこのソフトウェアがあれば、データ取得、アノテーション、学習、学習済みネットワークの実装と推論を含め、システム開発の手順が大幅に簡易化されるため、専門知識がなくてもディープラーニングモデルを簡単に開発できます。開発手順の詳細については、活用事例をご覧ください。

活用事例をダウンロードする

ニューラルネットワークの学習
ニューラルネットワークの学習

今回のソリューションの主な特長

3Dカメラなどのハードウェアからソフトウェアに至るまで、総合ソリューションをご提供しているBaslerでは、強力なパートナーネットワークを駆使し、さまざまなご要望にお応えしています。

Basler blaze

  • 各種プラットフォームに対応した使いやすいプログラミングインターフェースとしてBasler blaze SDKを搭載(サンプルプログラム付き)
  • IP67規格対応の耐久性の高い産業用カメラを採用
  • 照明とキャリブレーション済みのレンズを内蔵することにより、ハードウェアのセットアップにかかる労力を軽減
  • ToF方式の3Dカメラで生成した距離情報をニューラルネットワークに学習させることで、識別の精度と信頼性を向上
  • 追加のセンサーが不要なため、システム構造の簡易化が可能
  • 周囲の明るさやコントラストに左右されない正確な測定を実現

Basler blazeの詳細はこちら

お問い合わせ

各種ソリューション・製品についてご不明点がございましたら、Basler営業チームまでお気軽にお問い合わせください。

営業チームに問い合わせる