機械学習向け教師画像ソリューション
BENZaiTEN
『BENZaiTEN（ベンザイテン）』は、3DCGを活用した画像認識における機械学習向け教師画像生成ソリューションの総称です。
外観検査、設備監視・認証、自律走行・運転支援、人物認識などの用途に教師画像としてご利用いただける3DCG画像データをリアルタイムグラフィックスで実現。以下の製品・ソリューションラインナップをご提供しています。
- 不良品判定用CG生成
- 人物（顔・表情）認識用CG生成
- 組立て部品・パーツ認識用CG生成
- 学習用シーン映像CG生成
- 教師画像用CG生成ツール／シミュレーション環境開発
- アノテーション画像生成
【名前の由来】
YEBIS（エビス）、Mizuchi（ミズチ）、OROCHI（オロチ）、DAIKOKU（ダイコク）など、当社の製品名称の多くは日本の神話や伝説に登場する神や生物に由来しています。『BENZaiTEN』は七福神の一員としても有名な弁天または弁天さんとも言われる弁才天から命名しました。
少量のサンプル画像から数万枚の学習用CG画像データを量産
製造業における外観検査や設備監視・認証、ロボットアームによる部品選別・仕分け、自律走行・自動運転、人物認識など、さまざまな用途での機械学習における教師画像として活用可能な3DCG画像を量産。リアルタイムグラフィックスにより、低コストで多彩なバリエーション表現を実現します。 基本的にどんな製品、素材、形状、大きさの対象でも、教師データとして取り込まれる画像サイズに合わせて制作します。納品フォーマットも、BMP非圧縮などご利用のシステムの仕様に合わせた形式で納品いたしますのでご相談ください。
正確で高品位かつ高速生成
PBR※による100%正確で高品位な教師データ（アノテーションデータ）を高速自動生成
※Physically Based Renderingの略。物理ベースレンダリング。光の反射や拡散を物理的な計算をもとにレンダリングし、より現実に近い表現が可能になる手法。
ラベリング作業の自動化
CG生成であるためラベリング作業はすべて自動化
多種多様なバリエーション表現
画像、動画、リアルタイムすべてに対応し、多彩なバリエーションの表現が可能
柔軟なカスタマイズ対応
お客様環境のワークフローに合わせてカスタマイズが可能
不良判定用CG生成
製造過程で発生しうる傷、欠損などの不良をCGで再現。機械学習による外観検査で必要なNG教師画像としてご活用いただけます。傷や欠損の大きさ、長さ、深さ、位置、形状、ベースとなる素材、各種カメラや照明条件、光源設定など、実際の状況に即して再現。発生頻度が低い不良も生成可能です。ラベル情報も付加した状態で納品いたします。
人物（顔・表情）認識用CG生成
あらゆる光源環境におけるさまざまな人物の顔、表情のCGを生成。年齢、性別、人種など、多彩なバリエーションの人物をCUI＋ランダムパラメーターで生成するため、人物認識における学習データをはじめさまざまな用途で肖像権を気にせずご利用いただけます。
赤外線カメラのルックも再現し、Unreal Engine 4のプラグインとして組み込んだり、他のアプリケーションでご利用いただくことも可能です。各種カスタマイズにも対応いたします。
組立て部品・パーツ認識用CG生成
画像認識により組立て部品の選別やパーツなどの商品仕分けをおこなうロボットアーム用に、教師画像としてご活用いただけるさまざまなパーツが配置されたCG画像を生成いたします。
部品やパーツ類の配置は数や位置など自在に設定可能です。ネジやボルト、ナット、ワッシャー、バネなど小型な金属部品をはじめ、ゴム素材、プラスティック素材など配置できるパーツの種類は多岐にわたります。
学習用シーン映像CG生成
機械学習による画像認識において、学習または検証する際にご活用いただけるさまざまなシーンを、リアルタイム3DCGで再現。炎や煙、樹木や草などの植物、複数の人物など、複雑なシーンも対応いたします。
また、魚眼カメラや超広角カメラなどのレンズシミュレーションや異なるカメラアングル、ライティングや天候の再現など、実カメラに合わせて撮影条件を設定し、レアケースも再現可能です。
教師画像用CG生成ツール／シミュレーション環境開発
お客様の機械学習システムの目的・用途に応じた教師画像用CG生成ツールを開発。UI/UXのデザインや各種機能の設計など、ツール形態はワークフローに即して開発し、教師画像のファイル形式など書き出すデータセットのフォーマットはAIエンジンに合わせて設定いたします。
また、監視カメラや自動追尾カメラ、自律移動や自動運転など、AIエンジンと連動するシミュレーション環境開発にも対応。リアルタイムに連動する仕組みの構築も可能で、AIエンジンのラーニング・検証など、用途に合わせた環境を開発します。
Unreal Engine 4 アノテーション出力
機械学習に必要なアノテーション（ラベリング）画像を生成するためのUnreal Engine 4用の技術です。ロボット、監視カメラ、自動車などの研究開発部門でご活用いただけます。
従来のアノテーション画像は、実写素材に対して人手による塗り分けで作成されており、省力化のため3DCGの活用が期待されていました。本技術を導入することにより、Unreal Engine 4で作成した任意のシーン上で、セマンティックセグメンテーションに必要なアノテーション画像を、効率よく生成できるようになります。
