NEC與日本東京大學研究生院信息理工學系研究科石川正俊教授實驗室妹尾拓講師等組成研究小組，共同開發了“高速攝像頭物體識別技術”。

　　本技術從高速攝像頭拍攝的每秒1,000幀的大量圖像中，瞬間篩選適合識別的圖像，從而快速精確地判別檢查是否合格。將本技術應用于生產線，無需為了檢查產品而操作生產線，可順利部署并提高生產效率。

　　　　使用該技術，可以做到實時識別以0.03秒的速度從攝像頭前面經過的物體上刻印的5毫米左右微小文字的差異，且正確率高達95%以上。

　　在高速移動的生產線中使用圖像解析技術來進行點檢時，需要暫停生產線或調整速度等來拍攝圖像。使用高速攝像頭可以有效解決這個問題。但是，要處理的圖像數量比過去增加了10倍以上，要花費大量時間來處理圖像，無法實現實時檢查。

　　本技術可以從高速攝像頭拍攝的大量物體圖像中，瞬間篩選有助于識別判斷物體的劃痕和刻印的圖像。并且，為了正確判別劃痕和刻印，會使用小規模神經網絡反復進行識別處理，并采用多數表決方式確定識別結果，從而實現了高速精確的判別。通過該技術，可以對至今為止只能進行抽樣檢查的對象進行全檢，有助于防止生產線中混入異物并確保同等質量，加強質量管理。

　　本技術有望應用于生產線上高速移動的瓶罐的標簽等的外觀檢查、藥丸和食品的異物檢測等方面。

　　在截止到2020年度的三年中期經營計劃“2020中期經營計劃”指引下，NEC靈活運用AI・IoT等先進技術，今后也將通過制造業一線與數字的融合來應對多樣化的需求，致力于實現強有力的生產經營和新服務的開拓，與客戶一起實現“NEC Value Chain Innovation(NEC價值鏈創新)” (注)，即在整個價值鏈共享人和物、流程的信息和狀態，創造新價值。

　　【背景】

　　近年來，制造業為了應對顧客需求的多樣化，不斷發展多品種變量生產，兼顧質量糾紛預防及縮短交貨期的需求日益增強。但是，隨著勞動人口的減少，為了維持并提高生產效率，不再依賴人工而是以圖像識別為主來加強產品檢查正受到關注。此次融合NEC圖像識別技術和東京大學的高速移動物體的跟蹤技術，雙方共同開發了“高速攝像頭物體識別技術”。

　　【高速攝像頭物體識別技術的特點】

　　1.瞬間從大量圖像中篩選適合物體識別的圖像

　　本技術主要著眼于高速攝像頭跟蹤處理中計算出的物體移動量等信息與圖像的清晰度等利于識別的圖像之間存在的相關性。根據這些相關性，從物體的移動量及表示圖像清晰度的亮度值當中設定圖像判斷的適配度。通過此適配度，AI可以瞬間判斷并篩選每個圖像對識別是否有效。

　　因此，從高速攝像頭拍攝的每秒1,000幀的對象物體的大量圖像中，只篩選了清晰拍攝可識別有無劃痕或刻印的圖像，從而將待處理的圖像數量及其解析時間削減到幾十分之一。

　　2. 使用同一物體的多幅圖像進行實時識別

　　使用高速攝像頭的情況下，可對于同一對象物體獲取多張稍有不同的圖像，增加對象物體的信息量并進行分析。

　　本技術采用多數表決方式，使用小規模的神經網絡對每個拍攝圖像反復進行輕量化識別，對比識別結果并將最多的結果作為正解。與以往過去只識別一張圖片相比，處理速度縮短4成左右，可以0.01秒左右的高速進行處理，實時識別高速運動的物體。

　　NEC與東京大學在“動態圖像處理實用化研討會”(會議時間：3/7～8，會場：北九州國際會議場)上發表了本技術。

　　本次發表的一部分是基于國立研究開發法人新能源・產業技術綜合開發機構(NEDO)的“推進IoT的橫斷技術開發項目”中“通過高速視覺傳感網絡的實時IoT系統和應用技術開發”中的實施成果。