AI・ディープラーニングによる３D形状認識

#デジタルトランスフォーメーション
DXは今日特に注目されているキーワードの一つです。企業の生産活動に積極的にデジタルを取り入れることを指しますが、最近ではAI技術による業務効率化、高品質化に関心が急速に高まっています。

我が国の基幹産業の一つである製造業各社も、AI技術による多くの活用事例が報告されていますが、それらは製品設計前の市場調査に基づく商品企画や、製品設計後の不具合確認などが多く、エンジニアリングチェーンの中核である製品設計や生産準備に対する事例があまりありませんでした。

弊社は最新のAI・ディープラーニング研究により、 3次元形状データをAIに認識させることに成功しました。
この技術で開発された以下の３つのAIモデルを弊社のデモサイトに掲載しました。
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ボルト形状認識はボルトヘッドやねじ穴の形状を認識し、7つのタイプに分類します。
パイプ形状認識は配管の形状を認識し、直管、エルボ、ティー、クロスの4タイプに分類します。
マニフォールド形状認識はマニフォールド管の分岐数を認識し、2分岐、3分岐、4分岐に分類します。

AIモデルが3次元形状を認識できれば、設計現場において形状識別、類似性判断、新形状合成などに応用できます。
形状識別は入力された3次元形状をあらかじめ定義されたクラスに分類する作業で、これには教師付きデータを用いたトレーニングを行います。
類似性判断は入力された形状に似通った形状をデータベースなどから検索します。形状の特徴量を抽出し、データベース内で既存形状の特徴量と比較しますので、トレーニングにVAEやGANなどの生成モデルを用います。
新形状合成は類似性判断と同じく適切にトレーニングされたAIモデルから抽出された特徴量ベクトルを、複数の形状についてブレンドし、新しい形状を自動的に生成します。たとえば既存の複数の車体について、それらのテイストをうまくブレンドし、新しい車体を生成できます。

3次元形状認識技術は、形状識別、類似性判断、新形状合成などに応用でき、AI・ディープラーニング技術を設計現場に直接的に活用できます。これにより、ようやく製品設計、生産準備を含めたエンジニアリングチェーン全体にAI活用が進み始めたと言えます。