画像認識による外観検査などをデータを工場外に出さずに実施する専用コンピューター、NTTコムウェアが発売

　新製品「Deeptector」は、深層学習（Deep Learning）によって画像を認識するソフトウェアを搭載した産業用コンピューター。工場内のネットワークに接続し、学習用画像を用意すれば、監視や、保全、点検、製品検査といった用途の画像認識に利用できる（図1）。学習モデルは、専用のモデル作成ツールを使って作成する。

図1：ネットワークにつないで起動させたら、ほかのパソコンからアクセスして学習モデルを構築できる

　NTTコムウェアは2017年3月から、工場などに向け「Deep Learning画像認識プラットフォーム（現在は名称を『Deeptector』に変更）」（インストール版）を販売してきた。だが、製品検査に利用する企業は、拠点内からデータを出さない形での運用を望むケースが多いという。

　そこで、Deeptectorをインストール済みのコンピューターとして販売することにした。クラウドに接続することなく、深層学習による製品検査を可能にすることで、学習用データを含めた全データを拠点内で管理しながら運用できる。

　コンピューター本体には、日本ヒューレット・パッカード製の「HPE Edgeline EL1000 Converged IoT System」を採用。工場など設置環境が厳しいことを想定し、温度55°、湿度95％にまで対応し、30Gの衝撃にも耐える。深層学習の速度を上げるためにNVIDIA製のGPU（画像処理プロセサ）「Tesla P4」を搭載する。

　なおDeeptectorは、クラウドと連携させても使える。NTTコムウェアが提供するクラウドサービス「Deeptector」（クラウド版）と併用すれば、複雑で高い処理性能が必要な学習モデルをクラウド側で構築し、そのモデルを複数拠点にあるDeeptectorに配信して利用する。