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少ない学習データで安定した検査を支援するシステムなど、豊富かつ多様な導入実績に基づき、貴社に適したAI導入・DX化を推進
当社は、画像認識技術を応用した品質検査・異物検査をはじめ、 AI導入およびDX推進に向けたソリューションを提案しています。 豊富な知識と数多くの実績に基づく経験をもとに、 AIモデルやハードウェアの開発を含めて一気通貫で対応。 お客様に満足いただけるシステムを提供しています。 作業の省人化・省力化をはじめ、業務効率化、データの集計・解析、 データの可視化、不良品削減など、目的や課題に応じた提案が可能です。 【画像認識技術を応用した品質検査・異物検査の特長】 ■少ない学習データでも安定した検査結果を得られる ■撮影機材・治具の選定・開発、インフラ構築などをサポート ■既存アプリケーションとの連携により、更なる自動化が期待できる ■割れ、欠け、汚れ、部品の取り付けミスなど様々な不良を検出可能 ※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。
異物対策の決定版！正確な特定と最適プロセスで品質を守る！
本件は、微小な異物についてFT/IRによる赤外スペクトル解析により、その物質と発生原因を迅速かつ正確に特定した結果、適正な精製工程を適用することで異物を完全に除去し、製品としての要求基準を満たすことができた事例をご紹介いたします。
【食品工場の混入異物対策に！まずはここから＜入門編＞】対策のポイント、異物検査の具体的な方法・進め方などわかりやすく解説
食品メーカーにとって、混入異物の発生は、製品の価値を損なうばかりか、企業の信頼を失うことになりかねない問題です。 万一発生した場合には、その原因を究明し、混入異物の発生防止につなげることが重要となります。 そこで弊社では、異物検査を効果的に実施し、スムーズに問題解決につなげていただくために、基礎知識集を発行いたしました。 本資料では、食品工場の品質管理担当者が、異物検査を実施する際に、また、外部の検査機関に委託するうえで、押さえておきたいポイントなどを解説しています。 参考資料としてお手元でご活用いただく他、社員研修等にもお役立てください。 【掲載内容】 ■混入異物を取り巻く環境 ■問題解決につながる異物検査の進め方 ■異物検査の方法について
