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画像検査システム×株式会社Rist - List of Manufacturers, Suppliers, Companies and Products

画像検査システム Product List

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AI画像検査システム　鏡の表面検査工程

AI画像検査システム　鏡の表面検査工程

AI画像検査システム導入により、試験結果精度97％を達成！全ライン導入後は検品作業員が7割削減しました

当検査システムDEEP INSPECTIONでは、システム全体のスピードと精度を向上し、目視検査の負荷を軽減します。 Ristは、バックミラーで高いシェアを誇る株式会社村上開明堂の製品検査 工程において、Deep Learning技術を用いた鏡の表面検査システムを開発し、 検査精度の向上（60%→97%）、目視による検査員の負担軽減を実現しました。 Ristによるアプローチは、多クラス分類の畳み込みネットワークを使用。 独自の「Deep Inspection自信度」を開発し、試験結果精度97％を達成しました。 【従来の検知システムの問題点】 ■画像の色味等の数値化が困難 ■人が閾値を決定するため、基準が曖昧になる ■検査精度60％程度 ■最終的に検査員が目視で確認 【特長】 ■全ライン導入後は検品作業員が7割削減 ■海外展開を視野に入れ、検査の自動化により得られたデータから 　上流工程の最適化なども目指していく ※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。

  • その他検査機器・装置
  • 画像処理ソフト

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製造・インフラ・流通向け『AI開発受託サービス』※開発実績公開中

製造・インフラ・流通向け『AI開発受託サービス』※開発実績公開中

AI画像検査・診断・読み取りシステムの開発にオーダーメイドで対応する、AIの駆け込み寺

当社では、製造・インフラ・流通業界の現場向けに AI画像技術を活用したシステム開発の『受託サービス』を手掛けています。 世界規模のデータ分析コンペで活躍してきたデータサイエンティストが、 製品の画像検査や、建物のクラック診断、棚卸業務でのラベル読み取りといった 様々なシーンにおけるAI導入を支援。オーダーメイドの開発が可能です。 【開発実績】 ■多品種少量生産のためのFew-shot Learningを活用した不良分類アルゴリズム構築 ■Metric Learningを用いた多クラス分類アルゴリズムの実装 ■SSIM AutoEncoderをベースとした高速異常検知アルゴリズム開発 ■エッジデバイスでの処理高速化の実現 ■3Dレンダリング技術を用いたデータセット拡張　など ※詳しくは資料をご覧ください。お問い合わせもお気軽にどうぞ。

  • 画像処理ソフト

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AIを使用した画像検査システム事例　鏡の表面検査工程

AIを使用した画像検査システム事例　鏡の表面検査工程

検査制精度が60％→99％に向上　AIのディープラーニング技術を使用しシステム開発することで、目視によるNGを削減した事例

バックミラーで高いシェアを誇る株式会社村上開明堂の製品検査工程において、AIのディープラーニング技術を用いて、鏡の表面検査システムを開発し、検査精度の向上（60%→99%）、目視による検査員の負担軽減を実現した事例をご紹介いたします。 【従来の検知システムの問題点】 ■画像の色味等の数値化が困難 ■人が閾値を決定するため、基準が曖昧になる ■検査精度60％程度 ■最終的に検査員が目視で確認 【導入後の効果】 ■全ライン導入後は検品作業員が7割削減 ■海外展開を視野に入れ、検査の自動化により得られたデータから 　上流工程の最適化なども目指せる ※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。

  • その他検査機器・装置
  • 画像処理ソフト

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AI画像検査サービスの採用事例２　鏡の表面検査工程

AI画像検査サービスの採用事例２　鏡の表面検査工程

当社のAI画像検査サービスで、検査精度の向上（60% → 97%）、目視による検査員の負担軽減した事例をご紹介

Ristは、バックミラーで国内シェアNo.1の株式会社村上開明堂の製品検査工程において、Deep Learning技術を用いた鏡の表面検査システムを開発し、検査精度の向上（60% → 97%）、目視による検査員の負担軽減を実現しました。 【課題】 ■画像の色味等の数値化が困難 ■人が閾値を決定するため、基準が曖昧になる ■最終的に検査員が目視で確認する必要がある これらの課題を、当社のAI画像検査システムで解決いたしました。 ※詳しくはPDF資料をダウンロードいただくかお気軽にお問合せください。

  • 画像処理ソフト
  • その他検査機器・装置

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