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7セグメントディスプレイのデジタル数字認識OCRモジュール開発(SSOCR)

7セグメントディスプレイのデジタル数字認識OCRモジュール開発(SSOCR)
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内容

7セグメントディスプレイのデジタル数字認識OCRモジュール開発(SSOCR)

7セグメントディスプレイのデジタル数字を認識するモジュールを開発しました。
デバイスのデジタル数字が表示されている枠内の数字を自動解析します。決定木の手法と
SSOCR(seven segment optical character recognition)を利用しました。

このモジュールはホロレンズ(Microsoft HoloLens)、スマホなども応用可能です。

クライアントの課題

工場や製造ライン、点検などの作業現場ではIoT機器からの情報をリアルタイムで受信しながら作業ををする業務改革が進んでいます。しかし一部の機器はまだIoT対応していない機器も存在します。

IoTデバイスとの連携は業務のスピードや正確性を推進しDX(デジタルトランスフォーメション)として注目されています。一方で非IoT機器ですと今までのように手動で情報を入力する必要がありDX化の障壁となるケースがありました。

デジタル数字認識OCRモジュールの特徴

デバイスからデジタル数字枠を抽出します。7セグメントディスプレイに表示されている数字を98%以上の精度で認識します。

開発期間

  • 期間:2018年04月~2018年08月
  • 規模:4人月

対応範囲

要件定義

  • クライアント側でデジタル数字を読込要求をまとめました

基本設計・詳細設計

  • Tesseract(テッセラクト)とPythonで検証したが、デジタル数字の認識精度が低いので弊社側で決定木(decision tree)とSSOCRの設計へ見直しました
  • 基本設計書と詳細設計書を作成して、数字判明ロジック(決定木分析)をレビューして打ち合わせを実施しました

コーデイング

  • 弊社でC#コーデイング規約に沿ってコーデイングしました

システムテスト

  • 単体テスト/結合テストでデジタル数字の認識モジュールをテスト実施しました

デジタル数字認識開発の技術

  • 開発言語:C#
  • エンジン:OCRエンジンでseven segment optical character recognition(SSOCR)

今後のアップデート

HoloLens MRアプリのモジュールとして導入しました。

現在、ホロレンズ、スマホでデジタル数字を認識できています。

他のデバイスも認識できるようにバージョンアップの計画をしております。

参考実績

UNITY/Pythonでホロレンズ(HoloLens)画像認識MRアプリ開発

 

実績一覧

OpenCV+ AI Yolo画像認識の研究開発 今回は2018年のセミナーのプレゼンテーションのために以下の3つのデモを研究開発した実績をご紹介します。

英作文自動採点のためのAI(人工知能)システムを開発しました。 大学の英語のライティングテスト自動評価システムに機械学習(Machine Learning)を導入。 採点ルールや特徴を抽出し、教師データとして学習させ最適な採点結果を出力。