第9回 AI・人工知能EXPO【春】参加レポート③

第9回 AI・人工知能EXPO【春】参加レポート第三弾は、『DeepEye ✕ FPGAで実現する持続可能なAIシステム』についてご紹介です。

💡 展示のアピールポイント 💡

※『DeepEye』とは、画像系AIモデルをユーザー自身で作成することができる、弊社オリジナルパッケージ製品です。
『DeepEye』に関する詳細はこちらから ⇒ https://deepeye.jp/

本展示は、部品(ホイール)の外観検査と人侵入検知を想定しています。
展示内容について詳しくご紹介します。

NEC製のコンパクトボックス型コントローラに、学習用のGPU、推論用のFPGA、AI開発ソフトのDeepEyeを搭載しました。
FPGAはAMD AlveoV70（FPGAベースのAIアクセラレータ）、GPUはNVIDIA RTX 4000 Adaを使用しています。

上記構成により、学習～推論を同一PCで完結することができます。
また、新しい画像データを保持することも可能であるため、AIモデルの再学習も同一PC内ですることができます。

弊社ではAVNET株式会社様と連携し、拡張性が高く、柔軟なシステム構築を可能としています。

2種類の検知対象物に対して、それぞれAIモデルを作成しました。

検知対象物は以下の通りです。

学習データ数は、それぞれ400枚ほど使用しました。

アノテーション済みの学習用データをDeepEyeに取り込み、DeepEye上から操作してAIモデルの作成をしています。
GPUにて学習したAIモデルは、変換をかけてFPGAに乗せました。
実運用や量産を想定し、推論デバイスには、高精度・低レンテンシ・低消費電力であるFPGAを使用しています。

部品(ホイール)の外観検査と人侵入検知を行うために、Webカメラを2台取り付けました。
それぞれのカメラから撮影した画像に対して、推論を実行しています。

部品の外観検査では、部品についたキズや汚れを検出し、OK／NG判定を出しています。
人侵入検知では、人の検出と位置を特定し、危険エリア内にいた場合のみNG判定を出しています。

今回の展示は、「持続可能なAIシステム」をテーマに、拡張性や柔軟性、AIサイクルを意識しました。
改めて、今回の展示のアピールポイントのおさらいです。

💡 展示のアピールポイント 💡

展示レポート第三弾は以上です。
弊社は今後も技術力で産業界を支えてまいります。