更新日： 集計期間:2026年09月16日～2026年10月13日
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低コストで即導入可能なAI外観検査ソフトウェア！トライアルOK！ 活用事例が多数掲載！少量の学習サンプルで利用可能！
※活用事例が多数掲載！カタログにてご覧いただけます※ 一般的なAI外観検査システムは大量の不良品サンプルを覚えさせる必要があった為、手間もコストもかかり導入へのハードルが高くなっていました。 外観検査ソフトウェア「Gemini eye」は、逆転の発想で「良品を学習して異なるもの（＝不良品）を判定する」方式を採用。また、ソフトウェアをインストールするだけなので、低価格（100万円～）かつ即導入を可能にし、プログラミングやAI学習の知識不要で、オフライン環境でもご活用頂けます。 トライアル版も相談賜ります。お気軽にお問合せ下さい。 ＜こんな方におススメ！＞ ・目視検査よりコストを抑えて精度を上げたい方 ・忙しくて時間が無い方 ・費用を抑えたい方 ・専門知識なしで使いたい方 ※活用事例が多数掲載！カタログにてご覧いただけます※
不良品画像0枚でも導入できるAI外観検査／良品画像だけで学習、既存装置に組み込み／2018年から累計100台超が稼働中
目視検査に頼り、判定が属人化していませんか？不良品サンプルが数枚しかなく、AI導入を諦めていませんか？ DeepAge Sensorは、そんな現場のためのAI外観検査ソフトです。良品画像だけで学習を始められ、検査用DLLとして既存装置にそのまま組み込みます。 【実績】2018年から稼働、累計100台超の導入実績。 【学習方法】 ・教師あり学習：OK/NG画像から新規に学習（100枚程度から） ・ファインチューニング：既存モデルを追加データで改善 ・教師なし異常検知：良品画像だけで導入（不良品サンプル不要） 【精度】 19データセット全てで精度99%以上（自社検証） 学習収束：SGD比2.6倍高速（独自Muonオプティマイザ） 学習時間：目標精度到達まで約1/3に短縮（Early Stopping） 【導入ステップ】 画像をWebにアップロード→学習を依頼→検査用DLLを受け取り組み込み まずは貴社の検査画像をお送りください。初回のモデル作成は無料で、精度検証の結果をレポートしてご報告します。不良品画像が数枚しかない場合もご相談ください。
手作業から解放！キズなどの不良の検出、難しい等級選別もAI画像検査で自動化します！
こんなお悩みありませんか？ ■手作業に時間が掛かる ■等級選別が難しく、目視による見落としが発生する ■雇用労働に頼るため、人件費がかさむ ■熟練者の高齢化が進む一方、担い手がいない 画像検査ソフトで自動化を可能にします！ 1）手作業でやっていた不良検出作業が自動化できる ⇒キズ、変色、汚れなどを検出し、作業時間を短縮！ 2）難しい等級選別が誰でも簡単にできる ⇒さまざまなルールで判別が可能！手作業から解放！ 3）パソコン１台から運用！低価格で始められる ⇒導入コストを大幅削減！ 作業員を最小限に留め、人件費の削減！ 目視による見落としを防ぎ、品質価値をアップ！ 大きな機械の導入等はなく、小さく始められます！ 【検査事例】 ■大きさによるトマトの分類 ■花の種類の分類 ■トウモロコシの種の判別 ■茶葉の種類判別 ■みかんの傷の検査 ■コーヒー豆の欠陥検出 ※詳しくは関連リンクを御覧ください。
データを整備して高品質なAIを作成する、ユニークなコンセプトのAI外観検査製品『Roxy AI』を是非一度お試しください。
以下のような方は是非一度、Roxy AIの試行版をお試しください。 ・そろそろ目視検査をやめて検査を自動化したい ・ルールベース検査に官能検査を追加したい ・正常品学習では限界と感じている ・他社AI検査製品での検証結果が芳しくない 試行期間は1カ月です。 試行期間中はすべての機能をご使用いただけます。 また、試行版で作成した環境・AIモデルは、 正式ライセンスご購入後も引き続きご使用になれます。 NVIDIA社製のGPUを搭載したPCをお持ちであれば、 すぐにでもお試しいただけます。 （推奨スペック等はPDFをダウンロードしてご確認ください） GPUを搭載したPCをお持ちでない場合、株式会社JTGが Roxy AIインストール済みのPCをレンタル（有償）しておりますので、 お気軽にお問い合わせください。
損傷箇所を分類・カウント！AIが建設現場の課題を解決。
建設業界では、建材や構造物の損傷を迅速に把握し、適切な修繕計画を立てることが重要です。特に、高所や狭い場所での目視検査は、時間と労力がかかり、見落としのリスクも伴います。wakeTellは、損傷箇所をスマホで撮影し、AIが分類・カウントすることで、これらの課題を解決します。 【活用シーン】 ・建設現場での損傷箇所の特定 ・資材の数量管理 ・安全点検 【導入の効果】 ・検査時間の短縮 ・検査精度の向上 ・コスト削減
部品寸法の検査良否を判定し、結果を記録します！
工作機で加工した部品寸法の検査良否判定について、現在の目視による基準から、データに基づいた基準にする検討をしている空気圧機や制御機器メーカーのご担当者よりご相談がありました。 製品の寸法を記録に残したいご要望でサンプル画像をいただきました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorとDeepSky両方の検査を簡易検証を行いました。どちらも検出することは可能でした。 弊社では必要に応じて従来型ルールベース方式の検査ソフト「EasyInspector」（検出結果は左画像です）とAI（ディープラーニング）を用いた「DeepSky」（検出結果は右の画像です）両方のご提案をすることができます。 記録方法としては、SCV（Excel）と検査画像を残す方法があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector DeepSky
AI×画像処理で電子部品・基板実装の外観不良を高精度に自動検査
電子部品業界では、製品の高密度化・微細化が進む中で、外観不良や異物混入、部品の取付ズレ・欠品などを確実に検出する高度な検査が求められています。 従来の目視検査では、検査精度のばらつきや作業負荷の増大が課題となっています。 EasyInspector2は、AI画像処理とルールベース処理を組み合わせることで、電子部品や基板実装工程における外観不良を高速かつ高精度に自動検出します。 微細な異物やキズ、汚れの検出に加え、部品の有無確認や取付位置ズレ、実装状態の良否判定にも対応可能です。 製造ラインや出荷前検査などさまざまな工程に柔軟に導入でき、画像検査の専門知識がなくても短期間で運用を開始できます。全数検査の自動化により、品質の安定化と検査工数削減を同時に実現します。 【活用シーン】 ・電子部品表面のキズ・汚れ・異物検査 ・基板実装後の部品有無・取付位置検査 ・コネクタやチップ部品のズレ・欠品検査 ・出荷前の最終外観チェック 【導入の効果】 ・外観不良・取付不良の検出精度向上 ・検査時間の短縮と省人化 ・目視検査のばらつき解消 ・不良品流出リスクの低減
AI画像検査ソフトでコネクターの黒点、キズ、ショート検査を行います！
高性能精密プラスチック金型・プレス金型設計等の製造メーカーでは目視検査を自動化するためにホームページよりお問合せがありました。 当社ホームページではEasyInspectorの60日無料お試しソフトのダウンロードとDeepSkyのWEBお試しができます。ぜひご確認ください。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorを使用した場合の結果と、DeepSkyを使用した場合の結果を両方の結果を提出しました。 今回は工程がパッド吸着でバラツキがあることや、部品上のどこに不良が出てくるか分からないことなどを考慮すると、DeepSkyの方が向いている可能性が高いです。 DeepSkyのWEBお試し版では教えたものを見つける事しかお試し頂けません。OK/NGの判定も検証をご希望ということであれば製品版を無料でお貸し出し致します。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所 画面全体から不良を見つける
柄不良をAIが検出。短期間・高精度な外観検査を実現。
繊維・アパレル業界では、製品の品質を保つために、柄のずれや色むらといった柄不良の検出が求められます。 特に、複雑な柄は目視での見落としが発生しやすく、品質管理の負担となっています。 これらの課題に対し、AI外観検査ソリューションは、AIを活用して柄不良を効率的に検出します。 【活用シーン】 ・生地の柄不良検出 ・縫製後の柄のずれ確認 ・プリント製品の柄の欠陥検出 【導入の効果】 ・柄不良の検出精度向上 ・検査工程の自動化による効率化 ・品質管理コストの削減
形や位置が定まらない不良もAIが検出
食品製造業界では、製品の品質維持と安全性の確保のために、異物混入や外観の異常を正確に検出することが求められます。 特に、盛り付けのばらつきや、原材料由来の微細な異物などは、目視での確認が難しく、見落としのリスクが伴います。 これらの課題は、製品の品質低下や、消費者の信頼失墜につながる可能性があります。 AI外観検査ソリューションは、疑似的な不良画像を生成することで、少量の不良品データから高精度なAIモデルを短期間で構築し、外観検査工程へのAI活用を加速させます。 【活用シーン】 ・サラダの盛り付け検査 ・魚の血合い検査 ・異物混入の検出 【導入の効果】 ・検査精度の向上 ・検査工数の削減 ・品質管理の強化
形や位置が定まらない不良もAIが短期間・高精度で検出
電子部品製造業界では、製品の品質維持と歩留まり向上のため、微細な欠陥を正確かつ効率的に検出することが求められます。 特に、目視検査では見落としがちな、形や位置が定まらない傷や汚れなどの不良を、安定した精度で検出することは、製品の信頼性確保に不可欠です。 しかし、不良品のデータ収集やAIモデルの学習には多くの時間と労力を要する場合があります。 AI外観検査ソリューションは、疑似的な不良画像を生成することで、少量の不良品データから高精度な外観検査AIを短期間で生成し、外観検査工程へのAI活用を加速させます。 【活用シーン】 ・電子部品の表面の傷、汚れ、異物混入の検出 ・部品の欠け、割れ、変形の検出 ・実装不良の検出 【導入の効果】 ・検査精度の向上と人的ミスの削減 ・検査工数の削減と生産性向上 ・不良品の早期発見による品質改善
