コンピュータマインドは創業以来30年、装置メーカ様を中心に、制御系・業務系のさまざまシステム開発を行っております。近年は、いち早くDeepLearningに着目し、AIや点群データを活用したソリューションを、業種・業界問わず多くのお客様に提供しています。

AIエッジデバイスベースとした周辺のソフトウェア開発も行っており、モデル開発だけにとどまらず、その後の運用までトータルのソリューション提供を強みとしています。

コンピュータマインドの強み

AI＋制御システムのワンストップ対応

• 制御システムの豊富な実績を活かしたAI活用を提案
• AI処理と従来の画像処理、統計処理、IoT化など先端技術を組合せた複合提案

最適AIデバイスの選定

• アプリケーションに合わせて最適なLiDAR、カメラ、TOFセンサ、AIコンピュータなど選定

AI受託開発事例

コンピュータマインドも、ディープラーニングの将来性を感じ取り、いち早くから開発に従事しており、数学を得意としているメンバーを中心に「AIチーム」を構成しています。コンピュータマインドのディープラーニング開発の強みは、顧客に柔軟に合わせる事が出来るカスタマイズ力、提案力であり、高度なソリューションでお客様の課題を解決に導きます。

PCB電子部品取り付け検査（AI画像処理）

ルールベースの画像処理装置による、PCBへの電子部品取り付け検査にて、正常品も異常品として判定虚報されてしまい、歩留まりが低下していました。検査装置より取得される画像を用いて、AIモデルを作成し、99.9%の精度で、虚報を改善することができました。

データ不足に対するアプローチ（AI画像処理）

AIを活用したモデル開発の際に「データの不足」が問題となるケースが多く見られ、特に外観検査分野では、不良品のデータを集めることが困難で、開発が進められないことも稀ではありません。同社では「良品学習」「少数点学習」「半教師あり学習」など、データ不足に対するさまざまなアプローチをご提案可能です。

装置パラメーターの自動設定（データ分析）

装置を制御する際に、パラメーターを設定しますが、条件に応じたパラメーター設定は、熟練の技術や試行錯誤を要します。同社では、機械学習手法のMI（マテリアルズ・インフォマティクス）を応用した「多点多目的ベイズ最適化」を用いたパラメーターの自動設定モデルを開発致しました。これにより、装置操作者の操作時間減少に寄与しております。

リアルタイム外観検査（3Dデータ）

外観検査を行う際に、画像データだけでは形状不良や微細な凹凸不良を見つけることは困難です。弊社では、画像データだけでなく、LiDARやToF、ステレオカメラなどを使用してリアルタイムでの外観検査の開発実績があります。また、シミュレータによる学習データの自動生成も可能です。

半導体装置制御ソフト開発（制御ソフト+ AI）

創業当初より約30年間、半導体装置の制御ソフトウェア開発を行った実績があり、C言語による組み込み領域やC#等によるOSベースの制御画面の構築、カメラやステージの制御など豊富なソフト領域の経験を活かすことが可能です。

関連リンク

• コンピュータマインド受託開発について（compmind.co.jp）
• コンピュータマインドコマーシャル（Youtube）
• NVIDIA Jetson外観検査デモンストレーション（compmind.co.jp）
• LiDARをシミュレーション環境で評価可能（Youtube）