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「正常」の基準を良品画像から学習し、外れたものを検出。見たことのない不良も拾える。CPU動作
不良が滅多に出ない工程では、不良品サンプルを集めること自体ができません。DeepAge Sensorの教師なし異常検知は、良品画像だけで「正常」の基準を学習し、そこから外れた画像を検出します。「不良品画像を数百枚ください」とは言いません。導入初期から検査運用を始められ、しかも見たことのない不良も「正常から外れている」として拾えます。推論はCPU動作（GPU不要）で、装置への組み込みもDLL1つです。後に現場で不良品画像が溜まったら、同じAPI構造の教師ありモデルへ移行できます。サンプルが不足している工程は、まず無償のモデル作成で精度を確認できます。
不審者を事前に検知する！オリンピックでの実績あり！
『DEFENDER-X』は、カメラ映像から自動解析し不審者を事前検知はもとより 記録画像からの事後解析も可能にした防犯管理システムです。 トラブルや事故の未然防止や、犯罪の未然防止・早期解決に役立ちます。 人の振動成分を抽出して精神状態を解析し、解析結果から不審者を検知して 赤枠で表示します。 当製品では、感情の状態と人の振動パラメーターとの直接的な 相関(依存)関係に着目し、長期間にわたる開発を要し解析によって感情を 可視化する事(特許取得)成功し不審者を事前に検知するシステムに応用しています。 【特長】 ■事前に検知し尾行及び救援要請する事で犯罪を未然防止 ■不特定多数の中から不審者の事前検知 ■リアルタイム監視映像はもちろん過去の録画映像からも不審者の検知 ■既存の監視カメラシステムに影響を与えない ■導入用途も多彩 ※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。
クラウド・エッジデバイス上で画像識別！御社環境向けのシステム導入や各種サポート等も承ります
『TDSE Eye』は、先端のアルゴリズムが実装されており、設備の保守業務、 製品の品質検査の目視作業を効率化します。 正常状態の画像のみでAIモデルを構築。クラウドでは画像をアップロードするだけで 異常画像の識別を行います。エッジデバイスではポータブルAIサーバと AIモデルをダウンロードすることで異常画像の識別を行います。 御社環境向けのシステム導入や各種サポート等も承りますので、 ご用命の際はお気軽にご相談ください。 【導入までの流れ】 ■STEP 01：画像の準備 （正常状態にバリエーションがある場合は、全てに対応する画像が必要） ■STEP 02：AIモデル構築 ■STEP 03：画像識別（クラウド・エッジデバイス対応） ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
チョコ停回数８４％削減！品質管理における課題を見える化
製薬業界の品質管理においては、製造プロセスの安定性と製品の品質保持が不可欠です。特に、異物混入や設備の異常停止（チョコ停）は、製品の品質を損なうだけでなく、生産効率の低下にもつながります。RekamoMAは、高速カメラで製造ラインの異常を可視化し、チョコ停の原因究明と対策を迅速に行うことを可能にします。これにより、品質管理における課題解決を支援します。 【活用シーン】 ・医薬品製造ラインにおける異物混入の監視 ・充填機の異常検知 ・包装工程での不良品の早期発見 ・設備の動作不良の分析 【導入の効果】 ・チョコ停回数の削減 ・品質不良の低減 ・生産効率の向上 ・原因究明時間の短縮
