骨格検知システムで工場の作業精度向上とヒューマンエラー削減を実現
総合電機メーカーの工場で、若手技術者の手作業ミスと技能継承が課題だった。Google MediaPipeとIntel OpenVinoを用いた骨格検知プログラムを開発し、従来の色情報ベースより正確な動き認識を実現。作業精度向上とヒューマンエラー削減が期待される。
提供（製品）
MediaPipe Pose、OpenVino を用いた骨格検知プログラム
jams
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導入（顧客）
導入企業（非公開）
- 導入企業
- （非公開）
- 業種
- 製造業
- 部門
- 工場
- 解決した製品
- MediaPipe Pose、OpenVino を用いた骨格検知プログラム（jams.co.jp）
- 開発期間
- 1.5カ月
- 開発規模
- 2KStep
01課題
工場内の若手技術者による手作業の間違いを早期に検出し、ヒューマンエラーを減少させたい。また、リストバンド色情報ベースの分析では精度が低く、ベテラン技術の継承も課題。
02やったこと
Google社のMediaPipe PoseとIntel社のOpenVinoを用いた骨格検知プログラムを開発。従来の色情報に基づく方法よりも細かい動きをより正確に捉える。
03成果
作業精度の向上、ヒューマンエラーの削減、効率的な技術継承が期待される。若手技術者の教育と作業品質の全般的な向上が見込まれる。
この事例の出典（掲載元）
https://www.jams.co.jp/case/video-posture-inference-detection/ ↗本ページは掲載元の公開事例の要約です。詳細・一次情報は出典元をご確認ください。 掲載内容の修正・削除のご依頼はこちらの窓口へ。
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