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外観検査(食品 異物) - List of Manufacturers, Suppliers, Companies and Products

外観検査 Product List

1~6 item / All 6 items

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様々な現場で活用できるAI外観検査

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。

  • 外観検査装置

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【品質管理者向け】判断根拠を理解。少量から学習可能な外観検査AI

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。

  • 外観検査装置

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外観検査AI『Roxy AI』がV1.19にバージョンアップ!

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

  • 外観検査装置

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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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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。

  • 外観検査装置

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