物流や製造の現場では、商品（ピース）を箱（バケット）から取り出す「ピッキング作業」があります。
この作業を自動化するには、カメラで撮影した画像から「どこにピッキング対象物があるか」を正確に見分ける必要があります。
しかし、バケットとピースの形や種類が多すぎて、ルールベースの処理だけでは対応できない、ピース同士が重なっていると境界が分かりにくいといった問題がありました。
そこで、AI（Deep Learning）を使った画像処理技術でこの問題解決にアプローチしました。

技術のポイントとなるのは、ピース抽出アルゴリズムです。この技術では、AIが画像を見て「これはバケット」「これはピースの輪郭」と判断します。

大まかな処理の流れ

「バケットマスク」では、ピースとバケット両方の画像から、ピース領域のみを抽出するように学習させます。
一方「セグメンテーション」では、ピース画像からピースの輪郭だけ抽出するように学習させます。

この技術により、事前にピースの種類を登録せずモデルレスでの識別が可能になり、多種多様なピースに対応できるようになりました。
また、AIとルールベースの組み合わせで、認識の精度も向上しました。
この技術により、倉庫での自動ピッキングや工場での部品仕分けといった、多品種を扱う現場の自動ピッキングが可能となりました。