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検査(食品 異物) - メーカー・企業と製品の一覧

更新日: 集計期間:2025年11月19日~2025年12月16日
※当サイトの各ページの閲覧回数を元に算出したランキングです。

検査の製品一覧

31~36 件を表示 / 全 36 件

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超音波ユニット『J型』

KF(標準型)・KG(強力型)に搭載可能!付着・目詰まり防止に効果絶大

『J型』は、KOWA独自の強力タイプに組込み可能な超音波ユニットです。 カセットアングル部より、超音波を網に伝えるため、機械振動に 強固な構造ができ、MAX10Gに対応。 また、国産超音波ユニットであり、コスト面を抑え、更にアフターなどの 対応が迅速かつ明確になりました。 【特長】 ■処理能力が約2倍 ■J型カセットリング外周部より網全体に均一な発振が可能 ■網は接着方式で、従来品よりスピーディに張替えることができる ■超音波の効果により、網を振動させ付着・目詰まり防止に効果絶大 ■目詰まり防止に使用していたタッピングボールが不要になり、  タッピングボールの摩耗による異物混入の危険性がなくなる ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

  • ふるい・振とう器
  • 超音波発振器

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データセントリックで高精度を実現!外観検査AI『Roxy AI』

不適切なデータを学習したAIは使い物になりません。Roxy AIはデータを綺麗にすることでAIの性能を最大限に引き出します!

※説明動画がありますので、是非ご覧ください。 外観検査で使うAIは何より精度が重要になります。 上記製品の多くは、精度が上がるまでデータを追加、もしくは、 パラメーターチューニングを繰り返すことで精度の向上を狙います。 『Roxy AI』では不良サンプルの数が少ないという条件のもとで高精度を実現するため、 データの整理を重要視しています。 今回のバージョンアップでは以下のような様々な機能を追加し、 さらに使いやすく、さらに高精度を実現できるようになりました。 ■撮影条件の良し悪しをAI学習する前に判断 Roxy AIはAI学習に悪影響を及ぼしかねない悪条件を学習前に検出します。 無駄な試行錯誤や手戻りを最小限に抑えることができます。 ■データの自動整理 学習中にAIが不適切と判断したデータを自動的に除外することができます。 目視をチェックを不要としデータ整備にかかる時間と工数を削減します。  ■その他、いろんな観点でデータを観察できる統合ビューアなど ※詳しくは資料をダウンロードいただくか、弊社HPよりお問い合わせください

  • 外観検査装置

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高速高精度な外観検査AI『Roxy AI』の導入がさらに簡単に!

【検査装置導入のハードルを一気に下げる】検査の流れはテンプレートから選ぶだけ。サンプルスクリプトも同梱

高速高精度な外観検査AI『Roxy AI』を ランタイム環境のユーザビリティに注力してバージョンアップしました。 ■検査の流れを簡単に定義 多様な検査パターンに対応できる柔軟性を持つRoxy AI。 その分、初期設定に時間がかかる場合がありました。 V2.1.0では代表的な検査シーケンスをテンプレート化。 実現したい検査シーケンスを選択して必要最低限の設定を追加するだけで、 すぐに運用を開始できます。 ■柔軟な検査を実現するスクリプト 検査の柔軟性を大幅に向上させるスクリプト機能。 しかし、プログラミングが必要なため、不慣れな方には敷居が高い面があります。 V2.1.0では不良詳細の並び替え、不良種別の統合、撮影環境変化の事前チェックなど、 実用的なサンプルスクリプトを同梱。 これらをベースに修正することで、お客様ごとの細かい要望も容易に実現できます。 ■その他 検査速度の数十%向上、V2環境で学習したAIをV1ランタイムで検査可能にするなど、 現場での運用性を多方面から強化しました。

  • 外観検査装置
  • その他 外観・画像検査装置
  • 検査ロボット

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【製薬向け】NIR錠剤検査装置 透過型・全数内部検査

透過NIRで錠剤内部を全数高速検査!成分量分析やクロスコンタミ・異物混入対策に。

製薬業界では、製品の安全性を確保するために、異物混入の徹底的な排除が求められます。特に、製造プロセスにおける異物の混入は、製品の品質を損なうだけでなく、健康被害を引き起こす可能性があり、厳格な品質管理が不可欠です。NIR錠剤検査装置は、錠剤内部の異物を非破壊で全数検査し、異物混入リスクを低減します。 【活用シーン】 ・錠剤製造ラインにおける異物検査 ・品質管理部門での異物検出 【導入の効果】 ・異物混入による製品クレームの削減 ・製品の品質信頼性向上 ・製造プロセスの効率化

  • nir-solution-fig2.jpg
  • nir-solution-fig4.png
  • MG-全数検査-検査項目--コンタミ.png
  • Video-全数検査.png
  • foreign_materials.png
  • API.png
  • 近赤外分光光度計
  • 分光分析装置
  • その他 物性計測・成分分析

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カット野菜、ドライフルーツ、アーモンドなどの外観検査

食品農作物の腐食、虫食い、ピンホール、かけ、傷だけでなく、形状不良などカラーソーターではできなかった異常の検出も可能!!

当社の「外観検査ソリューション TESRAY Gシリーズ」では、検査対象が空中を落下する僅かな間にAIによる検査を実施し、着地前に異常品を排出して選別します。 AIが検査対象の概念を学習するため、従来のルールベースの技術では検出できなかった異常を検出することができます。 【検知できる異常の代表例】 カット野菜 ・腐食(正常部と色の近いもの) ・虫食い ・形状不良など ナッツ類の異常 ・発育不良による形状異常 ・虫食いによるごく小さなピンホール ・虫ずる(虫食いによる食べかすや虫の分泌物の影響 ドライフルーツなど乾燥物の異常 ・表面のカビ ・類似した別の植物等の異物混入 ・虫やカビの影響による局所的な変形 【検出した不良の集計が可能】 ・検出した異常を不良種類ごとに集計することができます。 これにより、供給元へ情報をフィードバックすることができます。 【歩留まりの調整が可能】 ・異常種類ごとにレベル分けをすることができ、レベルごとに排出の有無を決めることができ、歩留まりを調整することができます。

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原材料の真正性確認や食品の表示確認に『動物/植物DNA同定検査』

DNA解析により不明な動物/植物の種を同定。目視では判別が難しい種の調査や製品表示の科学的な裏付けに。

試料のDNAとデータベースとを照合し、動植物の種をご報告する、動物/植物DNA同定検査を受託しています。 【検査の特徴】 ◆圧倒的な対応種数 基準となるデータベースには、現在、動物種約4万6000種、植物種約11万3000種が登録されています。したがって主要な動物・植物であれば、登録されたDNAと比較することにより同定することが可能です。 登録がない場合には、目・科レベルの同定となる場合があります。 ※毒性や感染の疑いのある試料(動物や鳥の死骸など)はお引き受けできかねます。 ◆次世代シーケンサーによる同定 検体のDNA配列とデータベースに登録されている種の比較を行い、同定結果・所見・近縁上位5種と同一性についてご報告いたします。検査方法として、次世代シーケンサーを導入しているため、サンガー法と呼ばれる従来の手法では検査不能となるような検体でも結果が得られる可能性があります。 ※詳細は、カタログ請求していただくか、ダウンロードからPDFデータをご覧ください。

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