横河ディジタルコンピュータ株式会社、アートシステム株式会社、株式会社DTSの
組込み関連事業を統合し、「株式会社DTSインサイト」としてスタートしました。

AI・機械学習
受託開発
クラウドからデバイスまで
システム全般をトータルで開発
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お客様の課題を「AI」で解決します

AI開発の対応分野

AI対応範囲の図
組込み領域から、クラウド・サーバシステム
ネットワーク連携まで対応します

導入実績

クラウドサービス活用エッジAI

クラウドサービス(Azure)を活用して、エッジAIで外観検査を実施
Custom visonを使用して、外観検査用の学習モデル作成・更新
AI活用により不具合検出率の向上を実現
外観検査
学習用モデル更新イメージ
適用分野
  • ・外観検査
    学習モデルを独自に作成するため、様々な検査対象物に適応する
技術キーワード
  • ・クラウドサービス:Azure IoTEdge、
      Azure Cognitive Services(Custom vison)、
      Azure Container Registry
  • ・開発言語:Python
  • ・開発環境:Docker、visual studio code、Pycharm

画像解析

対象画像、動画に必要な前処理を実施
画像解析を用いて、外観検査や異常検出を実施
画像解析
適用分野
  • ・半導体基板外観検査
  • ・医療画像解析
技術キーワード
  • ・ツール:MATLAB
  • ・機械学習:決定木
  •   Ramdam forest、Deep Learning、LightGBM
  • ・開発言語:Python、Halcon
  • ・開発環境:Jupyter、Hdevelop(Halcon)
  • ・開発手法:UMAP、ドリフト補正、周波数フィルタ、エッジ強調

数値データの分析・解析

生体試料から得られる数値データの分析・解析
生体試料に含まれる成分の細胞分類アルゴリズムの改善支援

【1】データ取得

  • 生体試料から測定データ取得


【2】データ解析

  • 数値データを統計解析
  • 統計的に有意なデータを新たな特徴量として生成
  • 必要に応じて機械学習(ランダムフォレスト等)利用
  • 解析アルゴリズムとして解析エンジン開発

【3】検証

  • 解析アルゴリズムが正しく動作しているのか
    テストデータを使用して検証
  • 確認観点:正確度、感度、特異性など
適用分野
  • ・医療検査データ分析・解析
技術キーワード
  • ・機械学習:SVM、決定木、Ramdom forest、k-means等
  • ・開発言語:Python、C++
  • ・開発環境:Jupyter、Visual Studio