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検知 - 企業45社の製品一覧とランキング

更新日: 集計期間:2025年03月26日~2025年04月22日
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企業ランキング

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  1. 株式会社ヱビス製袋所 大阪府/商社・卸売り
  2. 新光電子株式会社 東京都/電子部品・半導体
  3. 八洲電装株式会社 東京都/自動車・輸送機器 本社
  4. 4 株式会社マコメ研究所 (MACOME) 長野県/産業用電気機器 本社・伊那工場
  5. 5 株式会社ネクストシステム 福岡県/IT・情報通信 福岡本社

製品ランキング

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  1. 光学カメラやAI技術を組み合わせて不良品を検知!【外観検査機】 株式会社ヱビス製袋所
  2. 【参考出品】小型エリアセンサ φ0.2mmの糸がバタついても検知 新光電子株式会社
  3. 路線バス用 バックソナー 前方・後方を最大8つのセンサで検知 八洲電装株式会社 本社
  4. 4 ヘルメットの未着用検知 株式会社ネクストシステム 福岡本社
  5. 5 見守りカメラ プライバシーを守りながら危険監視・転倒検知 株式会社横山商会 名古屋営業所

製品一覧

76~79 件を表示 / 全 79 件

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KISMOS バルブ監視システム 遠隔で状態診断、故障の予兆検知

独自のセンシング、IoT、AIの技術によりバルブのモニタリング情報から状態診断、故障の予兆検知など保全業務のDX化に貢献

『KISMOS』はプラント、工場などで使われる空気式アクチュエータでon/off制御するボールバルブ、バタフライバルブなどのロータリーバルブにIoTセンサを後付けしてバルブの状態を可視化して状態を診断。更に、AIを使いバルブの状態変化の様子をトレンドグラフで可視化。 トラブルの予兆検知、状態データ蓄積など保全業務のDX化に貢献します。 【提供する価値】 ・バルブ保全業務の省人化(人手不足対応、保全コストの抑制) ・保全業務の品質維持・向上(ベテラン作業員の引退、経験則→ データに基づく判断) ・バルブトラブルの未然防止 (余計な費用・無駄時間発生の予防、生産計画への影響抑制) ・保全コストの抑制(TBM → CBM化により、必要な整備のみ実施) 【KISMOSの特徴】 ●KISMOSは初期投資(費用と時間)をかけずに始められます ●KISMOSでの監視は弊社にお任せください(監視工数の省力化に貢献します) ●監視できるバルブのメーカーは問いません(他社製バルブにも対応できます) ●IoTセンサは防爆対応(Ex ia II CT4 Gb)で防爆エリアのバルブにも対応

  • その他セキュリティ・監視システム

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路上喫煙を自動検知!行動解析「VP-Motion」

ポイ捨て撲滅、禁煙社会へ。『VP-Motion』で、きれいな街づくりに貢献

駅、公園、オフィス街などの『路上喫煙』にお困りではありませんか? AI行動解析システム「VP-Motion」は解析したい動作をAIに学習させることにより、路上喫煙を検知することができます。 発報システムなどの外部機器へと連携することでアラート発報やモバイル端末への通知も可能です。 ■路上喫煙を防止するメリット 1.健康への影響の低減  非喫煙者が受動喫煙にさらされるリスクを減らすことができます。  特に子どもや高齢者など健康被害を受けやすい人々を保護することが可能です。 2.環境美化  吸い殻や灰が減少し、街の清潔さが向上します。  これにより観光地や商業地域の魅力が認められます。 3.火災リスクの低減  特に乾燥した時期には重大な火災リスクを軽減することが期待されます。 VP-Motionは清潔な街づくりための監視システムの構築が可能です! 是非お問い合わせください。

  • sub1_VP-Motion_cigaret.png
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  • sub08.jpg
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  • 自治体サービス・企業立地

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【卸売業者様向け】段ボールの出荷元種類と印字情報の検知AI

人件費激減の秘密!段ボールの検知AI

誰でも簡単にAIモデルを作成できるAIプラットフォームサービス『HAMPANAI AI』による 段ボールの出荷元種類と印字情報の検知・読み取り事例をご紹介いたします。 売り先が決まっている商品を、作業員の方が大量なラックから1つ1つ探して、出荷用ラベルを貼っていた。 膨大な人件費が課題になっています。 当サービスでは、出荷元が決まっていた段ボールを瞬時で検知・判定・排出の一連自動化できます。 ※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。

  • 画像処理ソフト

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IoT による安価なモニタリング 点検、損傷認識、損傷検知

キーワード: IoT UAV AI 構造 モニタリング 点検 損傷

 日本では橋梁などの構造物の老朽化が進んでおり、また地震後の速やかな性能回復に向け、構造物の損傷被害を速やかに確認できることが重要である。近年ロボットや小型無人機(UAV)を用いた構造損傷や劣化への注目度が高まっており、高価な点検業務に特化したUAV も開発されているが、通常のスマホや汎用空撮用UAV だけでも多くの高精度な写真やビデオを取れる。  これらの映像を見て手動的分析することもできるが、  (1)膨大のデータ処理に時間を費やしてしまうことや  (2)長時間の作業による疲労とミス  (3)高度専門な知識と安定した判断基準が必要  などの点を考えると、自動化した画像データ処理もしくリアルタイムの損傷自動検知が望ましい。そこで 、深層学習を用いて大量な損傷写真を機械に学習させば、損傷の自動検知が可能となる。本技術は、損傷画像に対する深層学習の有用性の検証として、過去に行われた橋梁目視点検などで収集した画像を元に深層学習を用いた画像分類を試みた結果、高い損傷検出精度がある。

  • その他計測・記録・測定器

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