レールロボットにAI画像認識を搭載、ビー・アンド・プラスが巡回監視・設備点検向けデモ機を開発

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株式会社ビー・アンド・プラスは2026年8月6日、レール上を自動走行する「レールロボット」にカメラを搭載し、AI画像認識を活用したデモ機の開発を進めていることを発表。工場や建設現場における巡回監視や設備点検への活用を見据えたシステムの検証を開始した。

ワイヤレス給電技術とAI画像認識を組み合わせ

同社はこれまで、RFIDによる停止位置制御とワイヤレス給電による自動充電を組み合わせたレールロボットの開発を行ってきた。

今回はこれに新たにAI画像認識技術を組み合わせることで、活用シーンの幅を広げる狙いがある。開発は、同社が提供する「レール型ロボット検証パッケージ」をベースに進めている。

物体検出モデル「YOLO」を採用、用途別に切り替え可能な構成

デモ機にはカメラを搭載し、映像をAIで解析できるシステムを構築している。

現在は物体検出アルゴリズムの「YOLO」を用いた画像認識を採用し、人物や一般物体の検出を中心に動作検証を進めている。レールロボットは人の目線に近い高さで撮影することから、一般的な画像認識に適した「COCO」データセットをベースにしたモデルを使用している。

システムは用途に応じてAIモデルを切り替えられる構成としており、現在はレールロボット向けのCOCOモデルを中心に評価を進めている段階だ。今後は、ドローンなどの空撮画像向けに学習された「VisDrone」モデルも活用し、用途に応じたAIモデルの適用について検証を進めていく方針である。

ブラウザから検出対象や信頼度を設定可能

現行システムでは、Webブラウザ上からAIの各種設定を変更できるようになっている。検出対象の選択、AI判定の信頼度設定、カメラ表示設定、AIモデルの管理・切り替えなどを変更しながら、用途に応じた検証を行える点が特徴だ。

現在はCOCOなどの学習済みAIモデルを使用しているが、今後は独自に撮影した画像を学習データとして利用し、オリジナルAIモデルを構築する取り組みも進める予定だ。特定部品の認識や対象物の判定、異物検出など、顧客の用途に合わせたAIモデルの開発も視野に入れている。

工場やプラント、畜産施設への展開を目指す

同社は現在、AI画像認識の基本動作の評価を進めながら、人物検知・人物カウント、AIモデルの評価・改善、オリジナルAIモデルの構築・適用などの機能開発に取り組んでいる。今後は対象物・異物の検出や設備状態の変化確認などへの応用を検証し、工場や建設現場をはじめ、プラントや畜産施設でも活用できる巡回支援システムを目指すとしている。

同社のショールームでは実機の見学が可能で、用途に応じた活用方法やシステム構成の相談にも対応している。


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