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物体検出AIの導入と実装

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概要 #

物体検出機能では「何が」「いつ」「どこに」「何個」あるのかをリアルタイムで判定できます。
このマニュアルでは本機能を使用する際の端末の事前準備、およびモデル作成後の実装方法をまとめています。

物体検出AI導入と実装フロー #

端末設置~動画撮影の導入フロー、学習内容の実装~検出設定のフローは以下のとおりです。各項目をクリックすると、実施手順の詳細の確認ができます。

導入フロー

  1. 端末設置
  2. 端末設定

実装フロー

  1. 学習内容保存
  2. 検出設定

事前準備 #

物体検出AIを導入する際、以下の物資(推奨品)と環境の準備が必要です。

・KOM-MICS端末
・Webカメラ(ケーブル3m):注文コード53108074/品番:CMS-V43BK-3
 商品ページはこちら
・カメラマウント(マグネット):注文コード: 03789907/品番: VEH-CMMG1
 商品ページはこちら

導入手順詳細 #

端末設置 #

①以下に留意して設置場所を決める
 ・対象物を見下ろす角度
 ・対象物とカメラの距離は、映像を人が見て判別できる程度(目安10 m)
 ・振動する設備にはカメラ設置しない
 ・原則、屋内環境で用いること
 ・通路を挟むのは非推奨

②KOM-MICS端末とカメラをUSB接続する

端末設定 #

①KOM-MICS端末にリモートデスクトップで入り、Logger設定をしていく
 Loggerインストール手順はこちらを参照

②「設備種類選択」から「物体検出(エッジデバイスのみ)」を選択する

③「設備設定方法」から「設備新規登録」を選択する

④「システム設定」の「アプリケーション設定」はそのまま「次へ」進み、
 「設備設定」の「工場名・建屋・ライン名・エッジデバイス(任意の名前)」を入力し、「次へ」をクリック
 する

⑤「物体検出設定」の「設定変更」をクリックする

⑥カメラの「選択」をクリックし、つなげているカメラを選択したら「OK」をクリックする
(推奨カメラ(CMS-V43BK)の場合、「1280×720」を選択)

⑦「カメラ認識OK」であることを確認する

⑧「設定」画面にカメラ映像が映し出されるので、画角に問題がないかを確認する。問題なければ「完了」を
 クリックし、「物体検出設定」画面に戻る

⑨「物体検出設定」の詳細項目は以下のように設定する
・上位システム設定:検出結果を外部に出力するための設定
 ー共有フォルダ…結果csvファイルの送り先を指定する
 ー発報までの遅延…検出結果の状態が変わってから、様子見する時間

・動画保存設定:撮影/判定した動画の保存設定
 ー保存フォルダ…動画の保存先を設定
 ー1ファイルのフレーム数…推奨機器だと、判定はおよそ1Hz/回=3600フレームで約1Hの動画
 ー再生速度…1秒間に何フレーム入れるか
 ーファイル保存日数…この日数を超えた動画は順次削除される

・端末再起動設定:キャッシュクリアのための再起動設定
 ー曜日および時刻…再起動する日時を指定

⑩すべての設定を終えたら、「完了」をクリックし、再起動するとカメラ映像が映し出される
 この状態で、学習用動画の保存ができるようになっている
 ※「AI推論実行失敗」はモデル実装前なのでそのままで構わない

実装手順詳細 #

学習内容保存 #

①モデル実装したいLoggerにアクセスする

②学習完了後にダウンロードしたONNXファイルを、LoggerのDドライブ内に保存する
ダウンロード方法はこちらのマニュアルを参照

検出設定 #

検出設定画面構成

画面構成は以下のようになっている
(A) 接続カメラ情報
(B) カメラ映像
(C) 検出設定

各項目を以下のように設定する

・明暗検出
アノテーション時に明暗検出機能を「ON」にした場合、こちらも「ON」にする
「ON」にした場合は、「明暗検出エリア」が自動で作成される
エリアは、タグ位置に合わせて調整すること
※「明暗検出機能」の詳細は、こちらを参照

・検出エリア設定
①「追加」をクリックし、「エリア名」を設定する

②「範囲」の「▼」をクリックし、範囲設定方法を「矩形/多角形」に切り替えられる

1. 「矩形」にした場合
・エリア設定用ボックスが、カメラ映像左上に出現するので、「〇アノテーション④⑤」と同様にエリア設定を行う

2. 「多角形」にした場合
以下に、「多角形」選択時の、検出エリア設定画面を示す。
「写真 検出エリア 多角形」
 ①カーソルをカメラ映像内に移動させ、カーソルが「+」になっているのを確認する
 ②検出エリアにしたいエリアをクリックして囲む
 ③エリアの始点にカーソルを合わせ、エリアを閉じる
 ④エリアの角にカーソルを合わせ、ドラッグしながら、エリアの範囲を調節する

③不要なエリアがある場合、「削除」をクリックする

・物体検知サイズ閾値設定
物体として検出する最小サイズの閾値を設定する。
デフォルト値のままでも構わないが、以下の場合は設定が必要。
・(検出したい物体サイズ)<=(サイズ閾値) …サイズ閾値を小さくする
・検出したい物体ではないもの、かつサイズが小さい物体を誤検知している …サイズ閾値を大きくする

 ・閾値の変更方法
 ① 値の直接入力
 ・閾値をクリックし、値を手入力

 ② ボックスサイズを調節
  1 「選択」をクリックし、カメラ映像左上のボックスサイズを調節(調整方法は「こちら」と同様)する

  2 「完了」をクリックし、ポップアップの「OK」をクリックして値を設定する

・物体検出モデルファイル
作成したAIモデルをLoggerに実装する。
方法が2つあり、1の方が簡単である。

方法1
①「物体検出AI学習プロジェクトから選択」をクリックし
②作成したプロジェクトを選択する


方法2 「選択」をクリックし、「手順詳細②」のファイルを指定

・AI推論時の画像サイズ
YOLOX-Tinyで学習を行った場合、「416×416」

・検出物の種類数と検出物ごとの設定
検出物の種類数:アノテーション時のラベルリスト数と合わせる
検出物ごとの設定:名称を入力(日本語入力可)
「妨害オブジェクト」として設定したいものにはチェックをいれる
※「妨害オブジェクト機能」の詳細はこちらを参照

・物体検出評価値閾値
物体が検出対象であるとされる確信度。デフォルトのままで構わない。ただし、確信度を変更することで判定精度がよくなるのであれば変更する。

・エリア判定位置
「▼」をクリックすると、検出物の「重心/下端中央」を選択できる。基本的に「重心」で構わないが、検出物の特徴が出やすい方を選択する。
例)「人」を検出する場合、「足」は特徴として拾いやすいので下端中央を選択

検出設定完了後 #

「解析中」と表示あれば正しく設定できている。

補足 #

妨害オブジェクト機能

本機能は、「ある物体がエリア内で検出されたとき、そのエリアでの判定結果を無効にする」というものです。
例)妨害オブジェクト:人
エリア内で「部品が3個+人が1人」検出された
…人(妨害オブジェクト)が検出されたので、部品3個の判定は無効とする

この機能は以下のように活用できます。
・部品が0個のとき、搬送指示を行うため上位システムに通知する
 ただし、「人」がエリア内にいるときは、安全のため上位システム通知をしたくない
…「人」を妨害オブジェクトとして、モデル作成をすることで、上記が達成できます。

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