ファンの回転停止検知

ファンの回転状態と停止状態を識別します。明るさの変化がある場合でもそれぞれの状態を学習させることで判定が可能です。ここでは回転中をOK、停止中をNGと判定しています。（画像クリックで拡大表示）

回転中のためOKと判定されています。

停止中のためNGと判定されています。

適切な学習を行えば明るさの変化にも対応可能です。

ドリルへの切り子の付着

ドリルの刃に付着した切り子を検出しています。（クリックで画像拡大）

切り子なし（ＯＫ）の状態。

オシロスコープの波形異常検出

オシロスコープの波形が正常かどうか判定しています。異常振動、異音、異常電圧などに対する判定を想定しています。
（画像クリックで拡大）

正常な状態

周波数異常（低い）

周波数異常（高い）

周波数異常（停止）

錆の発見

錆の発生を発見しています。（画像クリックで拡大）

炎の状態

炎の状態（強火、中火、弱火、消火）の状態を認識しています。異常燃焼などの状態を学習させることにより異常燃焼も認識することができます。（画像クリックで拡大）

強火の状態

弱火の状態

消化の状態

積層信号灯（パトライト）の状態

積層信号灯（パトライト）の点灯状態を判別しています。この例では緑が点灯している時にＯＫ，それ以外の時にＮＧとしています。（クリックで画像拡大）

緑（ＯＫ）の状態

黄色（ＮＧ）の状態

赤（ＮＧ）の状態

コンクリートのひび割れ

コンクリートのひび割れを検出しています。このように一定の形ではなくても一定の特徴（この例では連続した暗い部分の集合）があれば認識可能です。（クリックで画像拡大）

ひびのないＯＫの状態

ガスの元栓の巡回確認

商業ビルの巡回確認においてガスの元栓の開閉状態をスマホで撮影し、DeepSkyに開閉状態を判定させている例です。明るさや位置などのバリエーションを含めて元栓の画像を学習させることによって、これらの外乱に影響されにくい判定ができます。（クリックで画像拡大）

元栓をスマホで撮影している状態。開状態と認識しています。

閉状態と認識しています。

暗い環境でも閉状態を認識しています。

液体の色や濁りの状態

液体の色の濃さや濁りの度合いを分類する例です。同様に曝気槽の泡の状態や凝集(フロック）の状態なども分類することができます。水処理設備の監視用途に使用できます。

液体の色の濃さの比較

濁りがある状態の検出

透明、茶色、濁りのある茶色の検出

設備の粉漏れ検出

粉を扱う設備において、粉残りや粉漏れは品質に関わる問題につながります。AI（ディープラーニング）の学習により、不定形の粉付着パターンも検出することができます。

粉漏れのない状態（OK）。明るさや表面状態が不均一でも誤検出の少ない判定ができます。

粉漏れ状態（ＮＧ）

粉漏れ状態（ＮＧ）

工具の劣化状態の判定

ドリル、溶接電極、サンドペーパーなど、生産の現場では消耗部品の摩耗や劣化の状態を監視する必要があります。新品の状態と劣化した状態、またその途中の状態をそれぞれ学習させることにより劣化状態をレベルに分けて分類することができます。

新品の状態

劣化した状態

ロール製品のシワ状態監視

紙や圧延で引き伸ばした金属など、ロールで巻き取る製品を製造している時に製品の蛇行やそれに伴うシワが発生することがあります。この例では紙に生じるシワを検出しています。また、穴や虫などの欠陥も学習により検出できるようになります。

ＯＫの状態

色や明るさ、影などにに影響されにくい検出です。