事例・研究開発

病院向けの購買管理システムの開発を行いました。このシステムは、病院が必要とする購買品を効率的に整理し、在庫管理を行うためのものです。特に、外部の既存システムとの連携を重視し、AWS S3を介したバッチ処理によるデータのやり取りを実現しました。技術的な詳細バックエンド開発には、PHPのフレーム

プロジェクト概要ある臓器領域をCT画像から正確に推論する深層学習モデルの開発を行いました。このプロジェクトは、医療分野における画像解析の精度向上を目指し、最新の研究を取り入れつつ独自性を取り入れて実装しました。技術的アプローチまず、最新の論文を徹底的に調査し、最も有力なアーキテクチャを特

TensorFlowを使用して推論処理をC# (.NET) で作成されたシステムに組み込む開発業務を行いました。TensorFlowはPythonやC++からの呼び出し方法が提供されていますが、C#.NETで利用する場合はTensorFlow.NETがOSSで公開されています。今回はこのTensor

良品画像のみを学習させ、画像上の細かな違和感を検出します。印刷画像特有の複雑な絵柄の中の異常や、加工時の突発的な異常を見つけるための異常検知手法を深層学習技術と画像処理によって実装しています。事前学習したモデルを利用して、抽象度の高い画像特徴を抽出し、マハラノビス距離などで良品画像の特徴空間

AWS上でアプリケーションを開発する際の構築支援を行います。アプリケーションの目的や将来の拡張性をヒアリングした上で、最適なアーキテクチャを提案し、構築するための運用ノウハウをお伝えしながら一緒にシステムを構築します。一般的なWebアプリケーション開発では、インフラ要件がアプリケーションの機

画像検査による外観検査の中でも印刷検査は見本との差分を検出するという点で特殊な処理を要します。ある印刷品の画像が与えられたとき、この品質検査を行うためには、見本となるデータと比較する必要があります。例えば、ある黒点があったとして、それがもともとあるべきデザインの一部なのか、検出するべき欠陥なのかが判

深層学習を用いた印刷検査画像の分類モデルを新たに開発するため、ベンチマークとなるデータセットを用意し、モデルの性能向上を日々研究しています。機械学習を行う上で課題となるのはデータの収集です。深層学習モデルのニューラルネットワークの構造や学習アルゴリズムも重要ですが、最終的な実用化のために精度