慶應藤沢イノベーションビレッジ
2026年9月30日
株式会社TOMOMI RESEARCH
「写っていないものは、検出できない」日本機械学会 年次大会W252で崔成熏取締役CTOが講演しました
9月7日、東海大学湘南キャンパス19号館で開催された「日本機械学会 2026年度年次大会」のワークショップW252『機械・インフラの保守・保全，信頼性強化における問題提起と事例紹介』（主査: 井上裕嗣・東京科学大学）において、株式会社TOMOMI RESEARCH 取締役CTO 崔成熏氏が「"見逃さないAI"を現場に届ける、画像異常検知による保守・保全の信頼性強化」をテーマに依頼講演を行いました。
崔氏「写っていないものは検出できない。だから私たちは、AIの前に光を設計しています。」
AI外観検査がうまくいかないとき、原因はモデルにあると考えられがちです。しかし実際には、その手前「どう撮るか」にあることが少なくありません。検査の流れは、照明・角度・レンズ・焦点/露光から画像、AIモデル、判定へと進みます。この最上流で失われた情報は、下流のどの工程でも取り戻せません。画素の値として差が出ていない傷は、どんなモデルでも検出できないからです。
「工場の検査技術は、そのままインフラ点検に効く」
コンクリート表面を通常のカメラで撮ると、色・模様と実際の凹凸が混ざって写ります。汚れなのか、影なのか、ひび割れなのか、画像だけでは切り分けにくい。目視点検が経験に依存しやすいのはこのためです。
FORESIGHT STEREOで撮ると、色と形が分離されます。法線マップの側には、ひび・欠け・骨材の凹凸が形状としてだけ現れます。汚れや変色は形状チャンネルに影響しないため、目視の主観に頼らず表面の状態を定量化できます。工場の部品を撮るために作った技術が、インフラ構造物の表面にもそのまま働きます。
株式会社TOMOMI RESEARCH（神奈川県藤沢市）は「人の"目"のかわりをつくる会社」として、AI画像処理の研究開発と光学設計・装置製造を自社で行っています。
詳しい講演内容は下記ページをご覧ください。
