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既存の検査とAI外観検査の併用により、消費者への不良品流出を削減する！
AI画像検査は、深層学習を活用した外観検査であり、データから検査対象の 特長を学習させることでモデルを構築します。 一般的な検査機と比べてより簡単な操作かつ高精度な検査が可能。 また、既存の検査をAI外観検査に置き換えることにより、 検査にかかる人的コストを削減します。 【技術詳細(一部)】 ■AIとRoboticsとのフュージョン ・Roboticsに詳しいエンジニアが多数在籍しており、Roboticsとの フュージョンにより、動作を伴う検査工程の自動化などを実現 ■画像認識の幅広い技術の適応 ・YOLO Series、Mobilenet-SSD、DETR、DeepLab、DCGAN、VAEなど ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
生産性向上とコスト削減を次の次元へ！少量データから手間をかけずに高精度識別！
『Switch Vision V-1』は、良品学習を含め、教師なし・半教師あり・教師ありなど 多彩な機能を超軽量エッジ運用可能な高精度画像検査AIです。 独自アルゴリズムにより、検出精度はDeep Learningと同等で、さらに 膨大なデータの準備やアノテーションにかかるコストを大幅に削減することが可能。 演算量を抑え市販PCのCPUで、学習と推論の双方ができ、1枚当たりの推論時間は 数十～100msec程度で高精度の判定を実現します。 【特長】 ■少量データから手間をかけずに高精度識別 ■平均学習時間市販PCのCPUで数分から数十分 ■現場で確認しながらAIを調整・再学習 ■数百枚の画像から一般PCで学習 ■Deep Learningと異なる独自アルゴリズム ※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。
食品製造における異物混入リスクをAIで徹底的に排除します。
食品業界では、異物混入は企業の信頼を揺るがす重大な問題です。消費者の健康被害につながるだけでなく、企業のブランドイメージを著しく損なう可能性があります。異物混入を防ぐためには、製造ラインにおける徹底した検査体制が不可欠です。当社の画像検査AIは、食品製造プロセスにおける異物混入リスクを低減し、安全な製品供給を支援します。 【活用シーン】 ・製造ラインにおける異物検知 ・原材料の異物検査 ・包装前の最終検査 【導入の効果】 ・異物混入によるリスクの低減 ・製品の品質向上 ・クレーム対応コストの削減
