浅原技研のコア技術は、光学技術などのハードウェアの技術をベースとした、機械・電気・光学・ソフトウェア・画像処理のミックス技術(光メカトロニクス)です。

①ベースはハードウェア

基本的な考え方は、機械・電気・光学が理想的な状態であること。まずは、ハードウェア設計においてベストをつくします。ここがぶれると変数が多くなり、システムが複雑化すると、ソフトウェアでの補正が困難になります。なので、機械的な不安定性や電気ノイズ、光源の熱変形や振動などを考慮して、システムの安定化を考えます。そのために、光学・計測工学・電気・材料力学などの知識が役に立ちます。

②ソフトウェアはシンプルに

ソフトウェアはハードウェアを補うためのものという理解で、メインとしては考えていません。ハードウェアで対処できない項目に対してのみ画像処理などのアルゴリズムを工夫して安定性をはかります。その方が高速になりますし、結果として長期的に使用できるシステムになります。AIが流行っている要因の一つに、ハードウェアで落とし込まずに複雑な状態でやりたいという方が多いように見えますが、私が試した限りでは、まだ現在のAIはそのレベルに達していないと思います。今後はそういった技術が開発されるかもしれませんので、今のところ採用はしていませんが注視はしています。

このように現在の技術レベルに合わせて、ハードウェアの技術をベースとした画像検査・計測技術の支援をしております。自動車がガソリン車からハイブリッド車を経て電気自動車に移行し、最終的に完全自動運転車に移行するといった例のように、急激にAI検査装置に変わることはないと思います。ハードウェアベースの２D検査装置の普及→ハードウェアベースの２D・３Ｄ検査装置の普及→ＡＩ検査装置の普及という形で段階を踏んで成長していくと思われ、あと10年ほどはハードウェアベースの２Ｄ・３Ｄ検査装置の活況時期かと思います。浅原技研もタイミングを見てＡＩ技術を取り入れますが、AIに変わっても基本となる画像の質は光学などのハードウェア技術に依存するので、さらなる成長が見込めると考え、日々進化していきます。