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キユーピー、グーグルの深層学習による原料検査で生産性2倍に

2017-06-17 22:53:15 | IT・ビッグデータ

キユーピー、グーグルの深層学習による原料検査で生産性2倍に
2017/06/14
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/061401658/?rt=nocnt

 「人力で実施していた食品製造ラインの不良品検知にディープラーニング(深層学習)を使うことで、生産性を2倍に高められた」――。キユーピーの荻野武生産本部次世代技術担当次長は、グーグルが2017年6月14日に開催したイベント「Google Cloud Next '17 in Tokyo」の報道関係者向けセッションに登壇。ディープラーニングを駆使した原料検査装置開発の取り組みを説明した。

 荻野氏は同社の原料に対する思いをこう語る。「創業時から『良い商品は、良い原料からしか生まれない』という考え方を受け継いでいる。現在、数千種類の原料を取り扱っており、安全安心にこだわって良品を選別している」。

 原料検査装置へのディープラーニング活用の対象としたのは、ベビーフード用のダイスポテト(賽の目状にカットされたジャガイモ)だ。従来は「一つの製造ラインに100万個ある原料に対し、異物混入や不良品がないかを人が目視で検査していた」(荻野氏)という。画像処理技術などを使った機械化を長年検討してきたが、「現状の技術では不可能だった」(同氏)。

 現場の負荷軽減のため、荻野氏はAI(人工知能)の活用を検討した。数十社のAI技術を検討した結果、米グーグルが開発したオープンソースのディープラーニングフレームワークである「TensorFlow」を採用した。同氏は「処理性能や汎用性が高く、技術レベルも優れていた」と選定理由を説明する。
1万8000枚の画像から良品の特徴を学習
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