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ENGINEERING IDEAS INTO REALITY
プロトタイプ · 実際のワークで試験

タイの工場エンジニアリングチーム向け、温水メーターの数値をOCRで読み取るEdge AIカメラ

既設の温水メーターの表示面にカメラを向け、機器上のEdge AIでOCR(画像からの数字読み取り)を行い、人による記録の代わりにAPIまたはMQTTで値をサーバーへ送ります。2024–2025年にタイの工場エンジニアリング企業向けにカメラユニット、制御基板、筐体を設計し、小型コンピューター基板上で実際のメーター表示面の写真を用いてOCRソフトウェアを試験しました。

事例イメージ:タイの工場エンジニアリングチーム向け、温水メーターの数値をOCRで読み取るEdge AIカメラ
業界
一般製造業
年
2024–2025
業務範囲
数字式文字盤の温水メーター読み取りセットを1セット設計 — メーター本体の寸法に合わせて設計したケース内カメラ(Housing Case)で既存の文字盤を撮影 · 電源アダプター付き組み込みコントローラーボード(Embedded Controller)で、機器側で数字を読み取るOCRモデルを実行 · APIまたはMQTTで顧客のサーバーへ値を送信、本体にデータベースは保持せず、読み取り周期は1–2分ごと · Pythonソフトウェア · 試験基準2項目: カメラが読み取った数字とAPI経由で送信された値が文字盤と一致すること · 小型コンピューターボード上で実際のメーター文字盤の写真を用いたOCR試験と、ケース設計のための実物メーター本体の寸法測定

要約

  • 既存の温水メーターの文字盤に向けて取り付けるよう設計したEdge AIカメラセットの試作です。機器側のOCRで数字を読み取り、担当者による記録に代えて、APIまたはMQTTで顧客のサーバーへ値を送信します。
  • 機器セットは値の読み取りと送信のみを行い、本体にデータベースは保持しません。ダッシュボードとアラートは顧客のシステム側にあります。
  • システムはカメラ1セット、1–2分ごとの読み取り周期、試験基準2項目を前提に設計しています。基準は、カメラが読み取った数字とAPI経由で送信された値が文字盤と一致することです。
  • 社内試験では、OCRソフトウェアが小型コンピューターボード上で、実際のメーター文字盤の写真から数字を読み取ることができました。設置場所での精度は、システムの試験基準2項目で測定します。
  • モデルの信頼度は、読み取った数字を実際の文字盤の数字と照合するまでは、精度ではありません。
01

現場の課題

顧客の温水メーターは数字式文字盤のタイプで、使用量を知るには担当者がメーターまで読みに行き、記録するかシステムへ手入力する必要がありました。そのためデータの反映が遅く、記録ミスの可能性もありました。顧客のIoT(ネットワーク経由でデータを送信する機器)エンジニアチームは、ダッシュボードとアラートに活用するため、文字盤の値を自社サーバーへ自動で取り込むことを求めていました。

02

当社の取り組み

当社は、カメラ、組み込みコントローラーボード(Embedded Controller)、カメラケース(Housing Case)からなるメーター読み取りセットを設計しました。既存のメーターの文字盤に向けて取り付け、ボードが機器側のOCRモデルで数字を読み取り、APIまたはMQTT(IoT機器向けのデータ送信プロトコル)で顧客のサーバーへ値を送信します。システムはカメラ1セット、試験基準2項目、1–2分ごとの読み取り周期を前提に設計しています。

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実ワークでの試験結果

社内試験では、OCRソフトウェアが小型コンピューターボード上で、実際のメーター文字盤の写真から数字を読み取ることができました。また、カメラケースの設計のため、実物のメーター本体の寸法を測定しました。設置場所での精度は2項目の試験基準で測定します。カメラが読み取った数字とAPI経由で送信された値が、いずれも文字盤と一致することが基準です。

課題の背景

このシステムは、数字式文字盤の温水メーターの値をカメラで読み取り、担当者が記録しに行かなくてもシステムへ送信します。顧客のメーターは値を文字盤に表示するだけで、使用量を知るには担当者が設置場所まで読みに行き、記録するかシステムへ手入力する必要がありました。そのためデータの反映が遅く、記録や入力のミスが起こる可能性がありました。

顧客はタイの工場エンジニアリング会社です。顧客のIoT(ネットワーク経由でデータを送信する機器)エンジニアチームは自社のサーバーとダッシュボードを持っており、求めていたのは文字盤の数字をデータに変換してそのシステムへ送信する機器でした。

Edge AIとOCRとは

Edge AIとは、すべての画像をサーバーへ送る代わりに、現場の機器自体でAI処理を行うことです。OCR(Optical Character Recognition)とは、画像から文字や数字を読み取ることです。両者を組み合わせると、機器は読み取った数字だけを送信するため、データは小さなサイズで済みます。

要件と制約

メーター読み取りセットは既存のメーターで動作し、顧客が保有するシステムへ値を送信する必要があります。システムの要件は次のとおりです。

  • メーターを交換せず既存の温水メーターに取り付けます。そのためカメラケースはメーター本体の寸法に合わせて設計する必要があります。
  • 機器側で数字を読み取り、APIまたはMQTTで顧客のサーバーへ値を送信します。
  • 機器セットは本体にデータベースを保持せず、ダッシュボードとアラートは顧客のシステム側にあります。
  • カメラ1セットを設定します。カメラは1–2分ごとの読み取り周期に対応します。
  • 試験基準は2項目です。カメラが文字盤の数字を正しく読み取ること、API経由で送信された値が文字盤と一致することです。

メーターを交換せず、既存の文字盤を読み取るカメラを取り付ける方式を選んだ理由

当社が既存の文字盤を撮影するカメラの取り付けを選んだのは、課題がメーターにすでに表示されている値をシステムへ取り込むことだったためです。この方式ならメーターの撤去や交換は不要で、当社の作業範囲はAPIまたはMQTTで顧客のサーバーへ値を送信するところまでです。

機器が現場で自ら数字を読み取る(Edge AI)ため、処理のために画像をサーバーへ送る必要はありません。送信するデータは読み取った数字のみです。システムの処理手順は次のとおりです。

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    文字盤を撮影するケース内カメラ

    カメラはメーター本体の寸法に合わせて設計したケース(Housing Case)内にあり、設定した周期で文字盤の数字欄を撮影します。

  2. 2

    機器側で数字を読み取り

    組み込みコントローラーボード(Embedded Controller)が、画像から数字を読み取るOCRモデルを自ら実行します。

  3. 3

    APIまたはMQTTで値を送信

    読み取った数字はデータとして顧客のサーバーへ送信されます。機器セットは本体にデータベースを保持しません。

  4. 4

    顧客が自社のシステムで値を活用

    顧客のチームは、取得した値をダッシュボードに表示する、アラートを設定する、または既存システム内の他のデータと統合するといった形で活用します。

システムの構成要素

システムは、メーター読み取りのハードウェアセット、AIカメラの設定、値の送信で構成され、カメラ1セット、1–2分ごとの読み取り周期、試験基準2項目を前提に設計しています。構成要素は次のとおりです。

  • メーター読み取り用カメラ(Camera for check meter)
  • 電源アダプター付き組み込みコントローラーボード(Embedded Controller)
  • カメラケース(Housing Case)
  • 文字盤の数字を読み取るためのAIカメラ設定と、APIまたはMQTTでの値の送信

作業仕様書は2版あり、初版は2024年、改訂版は2025年で、改訂版ではハードウェアケースの設計作業が追加されました。

当社が構築し検証したもの

当社はPythonのOCRコードを、小型コンピューターボード上で実際のメーター文字盤の写真を用いて試験し、数字を読み取ることができました。この結果は写真を用いた当社の社内試験によるものです。さらに、カメラケースの設計のため、実物のメーター本体の寸法を測定しました。

システムの試験基準2項目は設置場所のメーターに対して測定するものであり、精度と速度の数値はその段階で測定する必要があります。このページでは試験済みの結果のみをレポートしています。

テスト結果の範囲

この結果は試験に使用した文字盤写真によるものです。設置場所の照明条件、カメラ角度、文字盤の状態はその画像群と異なる場合があるため、貴社のメーターで改めて試験する必要があります。

私たちが学んだこと

この案件から得られた、カメラによるメーター読み取り案件の原則は次のとおりです。

  • 受入基準は、送信元と送信先の両方で実際の文字盤の数字と照合する必要があります。このシステムでは試験基準を2項目に分けています。カメラが読み取った値と、送信先がAPI経由で受け取った値です。信頼度(confidence、モデルが自身の結果に付けるスコア)は、結果を実際の文字盤と照合するまでは精度ではありません。
  • カメラの位置とケースは、当初から作業範囲の一部です。ケースがカメラの距離と角度を決めます。この案件では実物のメーター本体の寸法を測定し、改訂版の作業仕様書でケースの設計作業を追加しました。
  • 機器と送信先システムの役割を明確に分けます。この案件ではカメラセットは値の読み取りと送信のみを行い、ダッシュボードとアラートは顧客側にあります。APIまたはMQTTのチャネルは、双方が確認できる受け渡し点です。

この方式を貴社工場のメーターに適用するには

貴社工場でいまも担当者が数字式文字盤のメーターを巡回して読み取っており、APIまたはMQTTでデータを受け取るシステムがある場合、このシステムと同じ方式を利用できます。既存の文字盤を撮影するカメラを取り付け、機器側で数字を読み取り、値だけをシステムへ送信する方式です。調整が必要なのは、ケースと貴社のメーターでの試験です。

再利用できる部分と調整が必要な部分

システムの部分再利用可能調整が必要になる場合
カメラとケース既存の文字盤を撮影するケース内カメラの取り付けという考え方メーターの機種やサイズが異なる場合、または配管周辺のスペースが限られる場合は、測定とケースの再設計が必要です。
数値の読み取り機器側でのOCR読み取り文字盤の形式が異なる場合、または文字盤の状態や照明が試験画像と異なる場合は、まず貴社の実際の文字盤画像で試験する必要があります。
値の送信APIまたはMQTTでの値の送信送信先システムが別の方法でデータを受け取る場合は、データ形式とチャネルを改めて取り決める必要があります。
ダッシュボードと通知送信先システム側にあり、この機器セットには含まれません貴社に表示システムがまだない場合は、追加の作業範囲として定める必要があります。
  • 設置場所で機器の電源とネットワークを準備し、組織のネットワークポリシーを確認します。
  • 値を利用する前に、システムが読み取った数字と実際の文字盤の数字を照合する試験を計画します。

使用する技術

Edge AI画像から数字を読み取るOCRケース内カメラ(Housing Case)組み込みコントローラーボード(Embedded Controller)PythonAPI / MQTT

よくある質問

既存の水量メーターを交換する必要はありますか

いいえ、必要ありません。設計上、カメラセットは既存のメーターの文字盤に向けて取り付けるケースに収まります。ただし、ケースを適切に設計するため、事前にメーターの寸法と配管周辺のスペースを測定する必要があります。

読み取った値はどこに表示されますか

機器セットはAPIまたはMQTTで顧客のサーバーへ値を送信します。このシステムでは、ダッシュボードとアラートは顧客のシステム側にあります。表示部分の開発も当社に依頼する場合は、追加の作業範囲として定める必要があります。

設置場所では何を準備する必要がありますか

機器の電源、組織のネットワークポリシーに沿ってAPIまたはMQTTで送信先サーバーへ値を送信できるネットワーク、ケース設計用のメーター寸法と配管周辺スペースの情報が必要です。

カメラはどの程度正確に数字を読み取れますか

社内試験では、実際の文字盤の写真から数字を読み取れることを確認しました。設置場所での精度は、システムの試験基準2項目で測定します。カメラが読み取った数字とAPI経由で送信された値を実際の文字盤と照合します。そのため、このページでは未測定の精度の数値は記載していません。

別の種類のメーターに適用する場合、何を準備する必要がありますか

まず、実際の文字盤の画像、メーターの機種、設置場所の情報を当社に送付いただき、評価します。当社が試験したのは数字式文字盤の水量メーターであり、他の種類のメーターは改めて評価が必要です。価格はメーターの機種、箇所数、送信先システムによって異なるため、評価後に決定します。

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