プラムネットは、提案型システムソリューションのプロバ
- プラムネットでは、機械学習アルゴリズムを独自で開発しています。
自社開発だからこそ、利用環境に合わせたカスタマイズや細かい調整が可能であり、AIの学習精度も格段に上がります。この技術・ノウハウを活用し、これまで様々な業界の企業・研究機関向けに、画像認識を初めとする多様なソフトウェアを開発しています。 - 弊社は、独自開発の機械学習アルゴリズムと最新のAI技術を駆使して、人間の認知力を超える革新的なAI認識ソリューションの提供を目指しています。
自社ノウハウ
AI
ライブラリー
画像処理
ライブラリー
・ C++ライブラリー
・ C＃ライブラリー
・ Pythonライブラリー
PCベース
スタンダードソフトウェア
・ 外観検査ソフトウェア
・ 制御ソフトウェア
・ お客様向け、特殊なソフトウェア
組み込み
ソフトウェア
当社が提案できる事例
■機械学習ツール
- ニューラルネットワークからランダムフォレスト・ブースティングアルゴリズムや自己組織化アルゴリズムなど様々な機械学習ツールのすべてをC++言語で作成しました。
- 国内企業及び海外企業の研究機関などで弊社のツールをご利用いただいております。
■汚れた刻印の薄い文字をAI認識
- 錆・油の汚れやゴミなどが付着し、刻印が薄くなった文字の認識は難解です。
- 弊社の特別なAIアルゴリズムを使用して認識精度99%以上を実現しました。
■エッジデバイス、AIプログラミング
- Raspberry Piコンピューティングモジュールのようなエッジデバイスに、弊社のC++での作成したAIアルゴリズムを組み込み、お客様の要求を満たすデバイスを開発します。
- 実験したAIアルゴリズムは、LOF・K平均法・ニューラルネットワーク・自己組織化マップです。
■格⼦縞の変形解析
- 薄い皮膜状である触覚センサーの格子縞の変形の歪みを解析しました。
- 微細物質によって隠れた部分は、変形の歪みが見えないため解析が困難でしたが、弊社では歪みを予測するアルゴリズムを開発し、約99%の精度を達成しました。
■微細血管の自動認識ソフトウェア
- 微細血管は、SWIRカメラでの画像上では非常に薄いため、その判別には高度な技術を要します。弊社では、特別なアルゴリズムを用いて判別を可能にしました。
■外観検査
- AIソフトウェアにより、金属やフィルム・黒色ゴム製品のカビ・汚れやなど、さまざまな素材の製品を判別しにくい欠陥を検出・分類をしました。
- 弊社は、スーパーコンピューターの並列処理開発経験があり、複数32Kカメラからの大きなボリューム画像でも製品を高速に検査可能です。
■音声によるコンクリート内部検査
- 点検用ハンマーの打撃音を分析し、コンクリート内部の空隙や割れを判定しました。
- 高精度・判定時間の短縮だけではなく、計算アルゴリズムの負担減により、デバイスの電源持続時間の延長を可能にしました。
■無呼吸の数秒前の異常検出
- 無呼吸の認識は医療機器においても可能ですが、機器のレスポンスは、患者の命を左右する重要なファクターです。
- 弊社のAIアルゴリズムでは、無呼吸時点の数秒前に異常を認識し、医療機器にシグナルを送ることで患者の無呼吸状態を事前に通知します 。
■IoTデバイス、ウェブクライアント
- 弊社の開発したIoTシステムでは、スマートセンサーなどのIoTデバイスのデータを収集し、クラウドでAWS LambdaでAIアルゴリズムより分析、明確にしたデータを保存します。
- AWS API Gateway経由でクライアントはWebブラウザでトレーニングタグ付け・学習・予測・結果表示を行います。
■AIクラウドウェブバックエンド
- 完全AI・IoTシステムの設計と開発。各機器からの情報をMQTT経由でクラウドでのAIエンジンより推論解析して自動学習を行います。
- お客様はウェブフロントエンドで、リアルタイム表示・処理されたデータ（AI loss、AI出力、予測ラベル、予測値）を確認できます。
■AIカウンター
- 弊社のAIカウンターソフトウェアでは、様々な物を素早くカウントできます。他社では20秒かかっていた数百本の鉄筋のカウントを、弊社では1秒以内で実現しました。
- 撮影後にまとめて確認、Excelファイルにエクスポートも可能です。
■刻印文字認識
- 金属部分の刻印は、錆・油の付着や摩耗によって文字の認識が難解になり、一般的に精度は90%→30%ほどに落ちると言われています。
- 弊社の特別なAIアルゴリズムにより、認識精度99%以上を実現しました。
■外観検査・AIによる食品の選別
- 様々な素材の欠陥・不良点の外観検査ソフトウェアを開発しています。
- 金属やフィルム・黒色ゴム製品のカビ・汚れ、ハードディスク表面の異物・ピンホール、ゴルフボールのバリなど、不良点の発見が難しい素材のほか、ウェハー、液晶ディスプレイ、スマートフォン保護ガラスなどで実績があります。
- 高精度なだけでなく、生産ラインに合わせた判定速度の調整も可能です。
- また、食品検査や食品選別のソフトウェアも開発しています。収穫後の選別作業において、撮影した情報から熟し具合や様々な不良名を識別できます。不良を判別するだけではなく、サイズ・丸み・品質ランクの分類が可能です。
