Q&A

2Dではなく3Dの認識を可能にした弊社のAI技術に関してご質問をいただいた内容を
Q&A形式でご紹介します。

〇入力データについて

3Dの形状認識をする際に、入力データのフォーマットは何になりますか?
→3次元CADデータが入力データになります。STL形式やOBJ形式などのファセット形状データ
(三角面の形状データ)を使用します。

・スキャナーなどで作成したデータも3D形状認識できますか?
→ある程度の精度(節点数、座標点数)をもつOBJ形式やSTL形式のデータファイルを作成できる
スキャナーがあれば、適切な入力データを作成し、3D形状認識が可能になります。

・3D形状を認識するためには、どの程度の節点数(座標点数)を持つCADデータが必要になりますか?
→たとえばボルトモデルで1,000~2,000節点、自動車ボディモデルで6,000節点程度が必要になります
が、これらはあくまで目安であり、目的にしたがって適切な数に調整されます。

・デモサイトではファイルを選択して3D形状認識をしていますが、手持ちのファイルを
アップロードして3D形状認識をすることは可能ですか?
→はい、可能です。 入力データの制限があるため、デモサイトではファイル選択の形式にしております
が、お手持ちのファイルを形状認証することは可能です。 
お手持ちのデータで3D形状認識を行いたい場合は、お問い合わせからご連絡をいただければ、
ご対応いたします。

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〇モデル構築について

・2Dの画像認識と3Dの形状認識の方法には、どのような違いがありますか?
→画像認識は2次元の画像をAIモデルが認識する技術ですが、3D形状認識は3次元の立体形状
そのものを認識します。よって3D形状認識では、画像データを使わず、3DCADなどから出力
された3次元形状データのみ使用してAIモデルを学習させます。
詳細は弊社ホームページの研究開発をご覧ください。

・3Dデータのサイズ(寸法)まで認識することは可能ですか?
→ はい、可能です。 入力された3Dデータの座標値データを元に形状のサイズを認識し、近いサイズの
形状を検索することは可能です。
ただし、出力するCADやスキャナーによって形状ファイルの座標値の単位(ミリなど)が実際の単位と
合致しない場合があるため、単位変換の調整が必要な場合があります。

・3Dデータの色まで認識することが可能ですか?
→はい、可能です。 デモサイトにあるAIモデルは色を認識していないのですが、色を含めてAIモデルに
学習させることで、色を含めて形状認識することが可能です。
ただし、STL形式では色の情報を保持できないため、STL形式のデータで学習した際は、色を認識すること
ができません。

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〇モデルの学習について

・1つの3Dモデル(1つの分類クラス)を学習させるためには、どれくらいのパターンの
3D形状データが必要になりますか?
→1つの分類クラスに対して20パターン程度の3D形状データがあれば、データオーギュメンテーション(3D形状データを回転・移動・反転などをしてパターンを増やす手法)などを利用してトレーニングが可能です。
一般的にデータ数が増えれば分類の精度は高くなります。

・1つの3Dモデル(1つの分類クラス)を学習させるためには、どのくらいのマシーンスペック
で、どのくらいの時間がかかりますか?
→たとえばボルト形状認識については、1つの訓練データで1万エポックの学習をさせると2,
3時間かかります。
さらに、精度向上させるためにこの作業を繰り返すため、学習が完了するまでに1週間程度の
学習期間を見積もります。
なお、時間の見積もりは、以下のスペックのマシンを想定しております。
CPU:Xeon Gold 6234(8Core 、 3.3GHz)
メモリ:192GB
GPU:NVIDIA QuadroRTX8000(48GB)
また、トレーニング時間は、学習データ量、AIモデルの複雑さ、コンピュータの性能により異なります。

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〇モデルの評価について

・学習済みモデルはどのような方法で利用できますか?
→AIの機能はWebAPIでご提供することが可能になります。そのためお客様で利用されている
アプリケーションに組み込んだり、バッチプログラムから呼び出すなど、柔軟な利用が可能に
なります。

・3Dの形状認識はどのくらいの精度まで可能ですか? ミリ単位でも可能ですか?
→対象となるモデルのサイズや注目する部位によっても異なりますので、一概には言えませんが、
認識したい単位にある程度の精度(節点数、座標点数)の学習データがあれば認識できるかと
考えております。
お問い合わせからご連絡をいただければ、ご対応いたします。

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〇モデルの強化

・3D形状認識をしたい形状(分類クラス)を増やすことは可能ですか?
→形状認識するオブジェクトの分類クラスを増やす場合には、AIモデルの再トレーニングが
必要になります。
ただし、サイズが異なる対象オブジェクトを追加する場合などは、再トレーニング
は必要ありません。

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上記のQ&Aは、主な質問と回答のみを記載しております。
記載がないご質問などございましたら、お問い合わせ からご連絡をいただければ幸いです。