コンピュータビジョン

2024年を迎え、Orangewood Labsで私たちが開発したAutoInspectとAutoSprayソリューションで達成した素晴らしい進歩を共有できることを嬉しく思います。これらの革新的なシステムは、特に品質管理と精密製造の分野において、機械学習とコンピュータビジョンを産業用ロボティクスに適用する上で大きな飛躍を表しています。

課題：産業プロセスにおける精密性と一貫性 #

多くの産業において、検査とスプレー塗装タスクは、人間の作業者が長期間にわたって維持するのが難しい精密性と一貫性のレベルを必要とします。従来の自動化ソリューションは、しばしば変化する条件や製品仕様に適応する柔軟性に欠けています。AutoInspectとAutoSprayの目標は、ロボティクスの精密性と高度な機械学習の適応性を組み合わせたシステムを作ることでした。

AutoInspect：品質管理の革新 #

AutoInspectは、自動視覚検査のための最先端のソリューションです：

1. 高度なコンピュータビジョン：画像分析のための最新のディープラーニングモデルを活用。

2. マルチスペクトル画像：包括的な検査のためにさまざまな画像技術（可視光、赤外線、UV）を組み込み。

Hike Limitedの機械学習コンサルタントとして、ユーザーの自撮り写真から直接クールなアバターを生成するHikemojiプロジェクトのための最先端のコンピュータビジョンモデルの開発に取り組みました。この革新的な機能は、Hikeプラットフォーム内でのユーザーエンゲージメントとパーソナライゼーションを大幅に向上させました。

プロジェクト概要 #

Hikemojiの目標は、ユーザーの顔の特徴とスタイルの好みを正確に反映した、高度にパーソナライズされた視覚的に魅力的なアバターを作成することでした。私の役割は、特定の顔の特徴にアバターのコンポーネントを一致させる洗練されたコンピュータビジョンモデルの開発に焦点を当てていました。

技術的アプローチ #

コア技術 #

• モデル開発とデータ処理のためのPython
• ニューラルネットワークの構築とトレーニングのためのTensorFlowとPyTorch
• 画像処理タスクのためのOpenCV
• 大規模データストレージと分析のためのBigQuery
• ワークフロー管理とスケジューリングのためのAirflow

主要コンポーネント #

1. 顔の特徴抽出：自撮り写真から主要な顔の特徴を正確に識別しマッピングするモデルを開発。

2007年、大学を卒業したばかりの私は、日本の東京にあるB-Coreソフトウェア株式会社で研究者兼ソフトウェア開発者として働く貴重な機会を得ました。この経験は技術的スキルを広げただけでなく、ソフトウェア開発と研究に対する日本のアプローチについて貴重な洞察を提供してくれました。

B-Coreのビジョン #

B-Coreソフトウェアは最先端のコンピュータビジョンソリューションの開発を専門としています。私の役割は、ビジョンアルゴリズムとソフトウェア最適化技術を深く掘り下げ、複雑なソフトウェア仕様を理解し改善することに焦点を当てていました。

研究の焦点と課題 #

ビジョンアルゴリズムの理解 #

私の主な任務は、様々なコンピュータビジョンアルゴリズムを分析し最適化することでした。これには以下が含まれます：