画像認識は工場・倉庫の管理システムの「核」になる

　工場や倉庫などで画像認識の活用が広がっている。ピッキングではバーコード読み取りと比べ精度や速度が劣っていたが、画像認識が入退管理や検品などへ広がり始めている。（文＝小寺貴之）

一括して識別
　「大きな入出庫管理システムが稼働する。将来、画像認識とカラーバーコードの組み合わせが主流になる」とワム・システム・デザイン（大阪市浪速区）の上野潔代表取締役は自信を見せる。カメレオンコードというカラーバーコードを高速に識別して、倉庫などの入出庫管理システムを構築する。カメレオンコードは、撮影ができれば離れていても同時に多数のコードを読める。スマートフォンやタブレットの性能が向上してカメラや画像処理能力、通信などの問題が解決した。導入ハードルが急速に下がっている。

　ＮＥＣは画像検品システムを提案する。画像検品はバーコードの読み取りと競合する。一つ一つの読み取りはバーコードの方が速いが、複数を一括して識別すれば画像認識が勝る。消費期限などの印字はＯＣＲ（文字認識）で読む。パッケージにコードを印字しにくい製品に向き、３社が導入した。ＮＥＣ交通・物流ソリューション事業部の長岡秀和マネージャーは「画像検品をピッキングカートに載せることも可能。作業記録を画像として残すとトラブル時に証拠になる」と説明する。

自己位置を推定
　富士通ソフトウェアテクノロジーズ（横浜市港北区）は３６０度カメラの映像から自己位置を推定する技術を開発した。天井や壁に直径７０センチメートル程度の三重丸のカラーマーカーを貼り画像認識する。映像に三つのマーカーが映りこんでいればカメラの位置を計算できる。誤差は３０センチメートル未満。フォークリフトや搬送ロボなどの位置管理に提案し、１２月ごろに商品化する予定だ。

　開発した淡島政紀氏は「マーカーは貼るだけで電源不要。物流大手は自動化設備が整っている。簡単に追加できる点が評価されている」としている。

　将来はこうした技術の統合が進むと期待される。搬送ロボや作業者が身につけたカメラ映像から棚の荷を識別したり、作業者の動線を記録して最適化したりする。一度カメラを配備するとソフトの開発で管理項目を追加でき、ＳａａＳ（サービスとしてのソフトウエア）に向く。画像認識を核にさまざまな管理システムがつながる可能性がある。