Yamada Kazuhito

Yoheita Onishi

・工場内のセンサーから取得した情報をAWS上に保存し、分析して異常を予知するアルゴリズムを実装。
・センサー情報をもとに深層学習を用いて異常検知を実施。
・Lambda、DynamoDB、Cognitoなどを利用。

工場内のセンサーをもとにした異常検出

・Pythonライブラリ、GCP、AWSのOCR技術を比較・検証し利用しやすいものを検討した。
・印刷物を読み込み、ブロック毎、文字毎に切り抜く実装をした。
・開発中ではあるが改善を進めて印刷物の文字の変更点を可視化できるように実装する予定。

OCRを用いた印刷物の文字の読み取り

・Autoencoderを使い印刷物のムラや滲みの検出する機械学習のアプリケーションを開発しました。
・大量の印刷物の入力画像を投入して少しぼかした画像を生成し、検品対象の印刷物画像と比較するアルゴリズムです。
・学習には個人で所有するGPUを使用しました。外部からもTeamViewerで実行できます。

印刷物のムラや滲み検出

フリーランスエンジニア, DataHax株式会社

フリーランスエンジニア / DataHax株式会社

機械学習を用いた鉄塔のサビ画像の検出

メールの誤送信検出

実績

インフラ

ネットワーク

機械学習

Ruby

Python

JavaScript/jQuery

Vue.js 

統計モデリング

アルゴリズム

Linux

Matlab

ニューラルネットワーク

データベース

深層学習（応用）

深層学習

Deep Learing

画像認識

画像解析

OpenCV