概要
宮城県産業技術総合センターでは，県内企業のIoT・AIの活用促進を目的として，「AI・IoTデモシステム」を展示中です。
AI・IoT導入における課題の一つとして，「導入のイメージが湧かない」という点が挙げられています。実際に動作するデモシステムでぜひ，AI・IoTをご体験ください。導入のイメージを持ちやすくなります。
- 設置場所：宮城県産業技術総合センター 研究棟4F 身の丈DXラボ
2023年2月から、設置場所をセンター入口エントランスから、研究棟4Fの身の丈DXラボ内に変更しました。見学をご希望の方は、お気軽にご連絡ください。 - 設置デモシステム
- 画像AI (外観検査) (Neural Network Console、Python) 【難易度：★★★★☆】
- 画像AI (ベルトコンベヤ) (Neural Network Console、Python) 【難易度：★★★★★】
- ノーコード開発AIツール (MENOU-TE、Adaptive Vision、Neural Network Console) 【難易度：★★☆☆☆】
- 予測AI (Prediction One) 【難易度：★★☆☆☆】
- 画像生成AI (Stable Diffusion) 【難易度：★★☆☆☆】
- 文章生成AI (ChatGPT)、音楽生成AI (MusicGen) 【難易度：★★☆☆☆】
- RPA / AI-OCRツール (WinActor、ANDEX-OCR) 【難易度：★☆☆☆☆】
- ロボット (DOBOT Magician) 【難易度：★★★★☆】
- IoTデモ１ (Mesh) 【難易度：★☆☆☆☆】
- IoTデモ２ (M5) 【難易度：★★☆☆☆】
- IoTデモ３ (Tibbo-Pi) 【難易度：★★★☆☆】
- IoTデモ４ (Grove-Pi+) 【難易度：★★★★☆】
- IoTデモ５ 小電力無線センサキット (当センター開発) 【難易度：★★★★★】
- IoTデモ６ (Wio Node) 【難易度：★★☆☆☆】
- 見学等説明実績
延べ105社・214名（令和5年4月～令和5年9月）
画像AI (外観検査) (Neural Network Console、Python) 【難易度：★★★★☆】
県内ものづくり企業でのAI画像処理を活用した目視検査の自動化を促進するために、“無料”・“プログラムレス”のツールを用いて、実際に動作しAI活用をイメージすることができる「AI外観画像検査デモシステム」を構築しました。
外観検査へのAI画像処理の活用に興味のある企業様は、是非ご相談ください。
機能
- カメラと照明を用いて撮影した検査対象物をAI画像処理でOK/NG判別
- 判定結果は画面に表示するとともに、パトライト・マイコンボードの外部にも出力
特徴
- 外観検査に利用頻度の高い３つのAI手法を実装
- AI学習には、”無料”・”プログラムレス”の「Neural Network Console」を使用
- デモシステム構築（AI推論）には、Pythonを使用
実装したAI手法
- 「画像分類」（Image Classification）
- 「異常検知」（Anomaly Detection）
- 「欠陥検出」（Segmentation）
画像AI (ベルトコンベヤ) (Neural Network Console、Python) 【難易度：★★★★★】
県内ものづくり企業でのAI画像処理を活用した目視検査の自動化を促進するために、“無料”・“プログラムレス”のツールと“ベルトコンベヤ”を用いて、実際に動作しAI活用をイメージすることができる「AI外観画像検査デモシステム」を構築しました。
機能
- ベルトコンベヤを流れる検査対象物を撮影し、AI画像処理で検出とOK/NG判定
- 判定結果は画面に表示するとともに、パトライト・ベルトコンベヤ制御盤の外部にも出力
特徴
- 物体検出（YOLOv5ベース）と画像分類（ResNet18）の2つのAI手法を実装
- AI学習には、”無料”・”プログラムレス”の「Neural Network Console」を使用
- デモシステム構築（AI推論）には、Pythonを使用
ノーコード開発AIツール (MENOU-TE、Adaptive Vision、Neural Network Console) 【難易度：★★☆☆☆】
県内ものづくり企業でのAI画像処理を活用した目視検査の自動化を促進するために、ノーコードで開発できる画像AIツール３種を導入しました。これらのツールを用いて、AI外観検査を“お試し活用”していただくことも可能です。
特徴
- 画像分類、異常検知、領域検出などのAI手法を実行可能
- プログラムを記述せず、ブロックをつなぐことで簡単にAI画像処理システムを構築可能
- 短時間での動作確認やAIアルゴリズム検討が可能
導入ツール
- MENOU-TE（メノート）／MENOU-RN（メノーラン）
- Adaptive Vision（アダプティブビジョン）※ 現在Aurora Visionに名称変更
- Neural Network Console（ニューラルネットワークコンソール）
画像をお持ち下さい（技術相談、初回無料）
OK品・NG品それぞれ２０枚以上（NGパターン毎に２０枚以上）ご準備いただければ、ノーコード開発AIツールをお試しになれます。
※ 可能であれば、５０～１００枚程度あると良い
※ 産技セで撮影可能なケース有（技術支援対応）
予測AI (Prediction One) 【難易度：★★☆☆☆】
AI予測分析ツールとは
- 既知のデータを使って、未知のデータを予測するツールです。
- 各パラメータが結果に影響を及ぼす度合い（寄与率）等を分析できます。
特徴
- AIやプログラミングの専門知識が不要
- 属人性の排除
- カンや経験に頼ることなく、熟練者に近いレベルの結果が得られる。
- 多くの場合、人手で行うより短時間で結果が得られる。（例：丸1日の作業→数分間）
- ツールが予想理由を提示してくれる。
- 次の改善活動につながる。
応用例
- 製造現場
- 設備の故障予測 →優先的に点検すべき設備の把握（予防保全）
- 出荷数予測 →生産計画の精度向上
- 研究開発
- 実験結果の予測 →実験や試作回数の削減、効率化
- ビジネス
- 売買の成約予測 →有望顧客の絞り込み（営業活動の効率化）
画像生成AI (Stable Diffusion) 【難易度：★★☆☆☆】
Stable Diffusionとは
- Stability AI社が開発した画像を生成するAIです。
- ユーザが画像の特徴を文章（プロンプト）で入力すると、AIがそれに応じた画像を生成します。
- ブラウザで操作できる「Stable Diffusion web UI」などの操作環境が公開されています。
特徴
- 文章から画像を生成する“txt2img”、画像から画像を生成する“img2img”の2通りの生成手法が使用できます。
- シード値や画像生成枚数などのパラメータを調整することができます。
応用例
- セミナーの告知などの画像に使用
- 外観検査AIの学習データ水増しへの応用検討
文章生成AI (ChatGPT)、音楽生成AI (MusicGen) 【難易度：★★☆☆☆】
ChatGPTとは
- OpenAI社が開発した文章を生成するAIです。
- ユーザが文章（プロンプト）を入力すると、それに対する返答の文章を生成します。
- メールなどの文章の作成、情報の要約、アイディア出し、プログラムの作成などに使用できます。
MusicGenとは
※現在AudioCraftに機能統合
- Meta社（旧称Facebook社）が開発した音楽を生成するAIです。
- ユーザが文章（プロンプト）を入力すると、その内容に沿った音楽を生成します。
例：エレキギターと重いドラムを使った、90年代のロックソング - 既存の音楽を入力して、別の曲調に変換することもできます。
例：ラヴェル「ボレロ」を陽気なカントリーソング風に変換
RPA / AI-OCRツール (WinActor、ANDEX-OCR) 【難易度：★☆☆☆☆】
県内ものづくり企業でのペーパーレスなどのDX化を促進するために、RPAツール「WinActor」とAI-OCRツール「ANDEX-OCR」を導入しました。
WinActorとは
- 人間が行っている作業をコンピュータが代行するRPAツールです。
- Excelの操作、WEBサイトからの情報収集、電子メールの送信、OCRツールとの連動など、様々な作業を行えます。
ANDEX-OCRとは
- AIが書類から文字を認識し、テキスト化するツールです。
- 手書きの文字や、チェックボックスなどの文字以外の読み取りも可能です。（手書きの文字の場合、消した部分を無視して読み取ることができます。）
- 複数の書類を同時に読み取ることができ、読み取り結果をCSVファイルに出力できます。
- 簡単に書類のデータ化ができ、RPAツールと組み合わせることで作業効率化が図れます。
ロボット (DOBOT Magician) 【難易度：★★★★☆】
県内ものづくり企業でのAI画像処理を活用した目視検査の自動化を促進するために、AIで判断して動作するロボットを用いて、工場などでのAI活用をイメージすることができるデモシステムを構築しました。
DOBOT Magician
- Dobot社が開発する教育用の卓上ロボットアームです。
- ノーコードツールやプログラミングコードでアームの動きを制御することができます。
デモシステム
- カメラで撮影した４種類のチョコレート菓子のパッケージをAI画像処理で判別し、位置を推定
- アームでチョコレート菓子をピッキングし、パッケージごとに対応した位置に分類する
- デモシステム構築にはPythonを使用（種類判別にはTensorFlow及びKerasを使用）
- ベルトコンベヤを使用したデモも展示予定
以下、IoTを難易度順にご紹介します。
県内ものづくり企業でのIoT活用を促進するために、“プログラムレス”のツールを用いて、実際に動作しIoT活用をイメージすることができる「IoTデモシステム」を構築しました。
IoT導入の検討が短時間で可能です。IoTの活用に興味のある企業様は、是非ご相談ください。
IoTデモ１ (Mesh) 【難易度：★☆☆☆☆】
MESHとは
- SONY製のIoTブロックです。
- タブレットやPCとBluetooth接続することで簡単にIoTシステムを開発できます。
特徴
- 専門的な知識やプログラミングなしで、IoTを体験できます。
- MESHはBluetoothで接続し、アプリ内でブロックを繋げて操作します。
応用例
IoTデモ２ (M5) 【難易度：★★☆☆☆】
Ｍ５シリーズとは
- M5Stack社が開発する無線通信可能なマイコンモジュールです。
- 高性能なM5stack、小型のM5stickC、他のグループに分かれていて、それぞれのグループ内でも様々な構成やバージョンがあります。
特徴
- 筐体に内蔵されたデバイスが豊富でかつ安価です。
- 目的に合わせて３種類の開発環境から選択できます。
応用例
IoTデモ３ (Tibbo-Pi) 【難易度：★★★☆☆】
機能
- 温度・照度に異常があった場合、メール、Lineで通知
- クランプ式電流センサで装置の稼働状況把握
- 当センター開発の「IoT体験キット」との接続にも対応（多点計測に拡張可能）
特徴
- ソフトウェアはプログラムレスにて構築
- →ビジュアルプログラミングツール「Node-RED（ノードレッド）」を活用
- ・ハードウェアは回路作成・ハンダ付け等は行わずに構築
- →県内IT企業が開発した「Tibbo-Pi（ティーボパイ）」を活用
IoTデモ４ (Grove-Pi+) 【難易度：★★★★☆】
概要
シングルボードコンピュータ Raspberry Pi（ラズベリー パイ）に接続し、多種多様なセンサデバイス（Groveデバイス）を取り付けることが出来ます。
特徴
- 様々なセンサ（百種以上）をRaspberry Piに4pinケーブルで接続できます。
- Node-Red（ビジュアルプログラムツール）やpythonでの開発が可能です。
- Raspberry Pi には Grove-Pi+ か Grove base HAT のどちらかを取付けます。
- ※拡張ボードとセンサデバイスの組み合わせには相性があります
応用例
IoTデモ５ 小電力無線センサキット (当センター開発) 【難易度：★★★★★】
特徴
- 個人でも入手可能な、安価な市販のデバイスを使用しています。
- 30μWからの平均消費電力で動作します。（100秒に1回のデータ送信時）
- センサの操作をマイコンが行うため、無線デバイスの変更が容易です。
- 軽量／コンパクト／堅牢なので、幅広い用途に活用可能です。
測定可能な項目（全項目同時に測定可能）
- ３軸加速度 <±16G 、数10Hz～1000Hzの連続的な振動の振幅
- 温度 半導体センサ、熱電対センサ
- その他 湿度、気圧、電源電圧、任意電圧、抵抗値
以下をお考えの企業の方は、是非ご検討ください。
- 超低消費電力な無線センサシステムを低コストで構築したい
- エネルギーハーベスティングにより得られる電力を活用したい
IoTデモ６ (Wio Node) 【難易度：★★☆☆☆】
Wio Nodeとは
- Seeed社のマイコンモジュールです。
- スマートフォン（iOS、Andoroid）の専用アプリから使用するセンサを選択できます。
特徴
- Grove Piセンサーを2つ取り付けることができます。
- 専用アプリとはWi-Fiで通信します。
応用例
観葉植物の湿度・水分量をセンシングし、クラウドに送信・グラフ表示
お問い合わせ
宮城県産業技術総合センター 機械電子情報技術部
担当：太田、小野
TEL:022-377-8700
相談受付フォーム
E-mail: miyagi-aiiot@pref.miyagi.lg.jp