今年の5月22日に掲載しました記事「九州産業大学の研究・産学連携プロジェクトに参画しました。」に記載しました研究テーマの進捗報告を兼ねまして、九州産業大学の研究成果を紹介する展示会に出展しました。

最初に取り組んだテーマは、パイプ連結のジョイントとなる金属部品の良否判別をAI判別するという内容です。判別アルゴリズムはAlexNetを使った転移学習といった一般的な手法を用いましたが、エッジＰＣ（Windows Mini PC）で回転ステージの制御→検体の撮影→画像処理→AI判定といったシーケンシャル制御をPythonプログラムで実行する、といった内容を実演を交えて成果発表させて頂きました。

判定精度はまだ実用レベルからほど遠いですが、この後、画像処理の変更（FFT手法の導入：特開2023-163983）や、教師画像の変更・再学習といった細かいチューニングを行い精度アップを図っていく予定です。

テーマの共同研究を通じて、AI開発環境とアルゴリズムについて多くを学ぶことができ、弊社が得意とする装置（検査ジグ）へアプリケーションする方法について基礎知識がつきました。これから沢山の研究テーマに触れる機会を与えていただきAI処理を極めていくと同時に応用の幅を広げていく予定です。　

将来的には、弊社製品へのAI処理搭載だけでなく、例えば「AI処理をいかに設備に落とし込むか？」といったお客様の課題に対して、モノづくり面でサポートさせて頂ければと考えています。