更新日： 集計期間:2025年03月26日～2025年04月22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。
1～6 件を表示 ／ 全 6 件
機械、金属、繊維、食品など様々な製品に対応可能！少量の学習サンプルのみでOK
昨今の人手不足により、非常に多くの工場が検査人員不足に悩んでいます。 自動化のニーズが強い一方で、AI技術を用いた画像処理検査では 複雑なルール設定や大量の不良品サンプル収集などが必要で、 導入するまでのハードルが高いのが現状です。 AI外観検査ソフトウェア『Gemini eye』は、製品精度のばらつきや 位置ずれなどに影響されずに異常度を算出できる独自技術を採用。 複雑な設定不要で、数十枚程度の学習データを覚え込ませるだけで キズ・焼け・刻印潰れ・黒点・割れ・欠けなどの不良を検出可能です。 【特長】 ■学習時間は2～3時間程度 ■PCにUSBを指すことで、即導入が可能 ■複雑な設定は不要。良品を覚え込ませるだけ ■機械部品、繊維、食品など多種多様な製品検査に適用可能 ★「PDFダウンロード」より活用事例も掲載した資料をご覧いただけます。 トライアル版も相談賜ります。お気軽にお問い合わせください。
高速・高精度は当たり前！現場で使いこなせるAI検査製品「RoxyAI」のご紹介！
Roxy AIは不良を検出するだけでなく、異物混入検査や残留物検査にも強みを発揮します。 複雑で多様な製品を検査でき、曖昧な不良も検出できるため、応用範囲が広がります。 ■不良を検出 ・人がルール化できない判定方法をAIが自動的に学習 ・打痕、凹み、線傷など不良種別が複数あっても問題なし ・金属、樹脂、ガラスなど、撮影さえできればどんな材質も検査可能 ・学習した不良だけでなく、未知の不良も検出可能 ■異物混入検出 ・ルールベースでは難しい複雑で多様性がある製品を高精度に検査 ・食品、農作物に混入した金属片や髪の毛、虫などを検出 ・形状が似た異種製品が混在していないかを検査 ■残留物検出 ・油やほこり、水滴が多くても問題なし ・未知の不良を検出する機能を用いて不良の流出リスクを低減 ・コンベアなどの生産設備の正常性、食器の洗い残しのチェック ここまで出来るのか！という例をご紹介します。 詳しくはお気軽にお問い合わせください。
AIの判断根拠とリスクを理解。少量のデータから学習可能。直感的操作可能でAI知識不要。PoCで終わらない継続的な品質管理を実現。
製造現場における実用的な「外観検査AI」は、直感的な操作で少量のデータから高精度な学習・運用が可能です。現場管理者にとって使いやすく、即効性のあるAIツールです。 対象業界 製造業（半導体、鋳造業、自動車、加工食品）/化学/医薬品 対象者 ・生産管理部: 生産計画の立案と管理、生産効率の向上、不良品の削減 ・生産技術部: 生産プロセスの最適化、新技術の導入、設備の保守管理、自動化技術の活用 ・品質管理部: 製品の品質検査、不良品の検出と対策、品質保証プロセスの確立、規格適合性の確認 ・DX推進部門: デジタルトランスフォーメーションの推進、AIの導入、データ分析による業務改善 ・画像検査機を導入済みで、過検出が課題 主な特徴 ・直感的な操作: AI知識不要。AIモデルの作成から運用・品質管理まで簡単。 ・少量のデータで学習: ドメイン特化型データ拡張技術により、現場環境に合わせた学習データを生成。 ・可視化による品質管理: XAI技術でAIの判断根拠を可視化し、モデルの改善が容易。 ・AI向け品質検証: QAAIでデータ・モデルの品質検証、見える化、変化点の管理が可能。
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。
検査装置に導入する前にAIの安定度をチェックする機能などを追加
高精度・高速な外観検査AI『Roxy AI』がバージョンアップしました。 今回の機能追加により、これまで以上にAI検査導入のハードルを下げ、 検査工程の品質安定化・コスト削減を実現します。 ■学習環境 ・モデルの安定性チェック機能を追加 - ラベルごとの安定性などを把握できます - 撮像条件の変化に対する耐性を事前にチェックできます ・学習無しで使える計測AIを追加学習に対応 ・位置合わせ機能の強化 ・データクリーニング機能の強化 ■ランタイム環境 ・PLC連携でModbusTCPに対応 ■学習・ランタイム共通 ・USBドングルのライセンスに対応
AIによる外観検査がうまくいかない！ AIは簡単だと聞いているが、不安だ！これらの問題点を説明します。
AIを使用すれば、外観検査は簡単に進められると思っていた、 いまのAIは設定も非常に簡単だと思った。 AIを使う外観検査も基本的な事を見落とすと正しく判断してくれません。 どのような問題点があるのか、解りやすく解説！ 【提案書3の掲載内容】 ・AIに正しく覚えさせる ・正確に不良画像を捉える ・撮像環境を整えよう AIを導入したが、正しく検査できない、AIで本当に検査できるか不安！ この様な方はぜひご一読下さい。
