更新日： 集計期間:2025年10月29日～2025年11月25日
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人間では判断できるが、従来の判定システムではうまく判別できない。AIの目で外観・画像検査をサポートいたします。
◆様々な業種に対応する「AI画像検査システム」：Deep Inspection◆ ～人間では判断できるが、従来の機械・画像判定システムではうまく判別できない。そんな対象に力を発揮するのがDeep Inspection。 経験を積むほど判定精度を高め、極めて高いパフォーマンスの高速均一化を実現します。～ ◆目視で行ってきた「水質検査をAIで自動化」：Deep Inspection Liquid◆ ～人間が目視で行ってきた水質検査を、AIが監視。 カメラを通して浮遊物・泡・波の状態のリアルタイム監視を実現します。～
Garbage In, Garbage Out. 正しくないデータを学習したAIは使い物になりません。
※説明動画がありますので、是非ご覧ください。 Garbage In, Garbage Out. 正しくないデータを学習したAIは使い物になりません。 事実、AI開発者は80%の時間をデータの整備に費やしていると言います。 最新の研究結果や最強のアルゴリズムを使えば何とかなる？ いいえ。データを軽んじては最強のAIも宝の持ち腐れです。 正常画像に紛れ込んだ見つけにくい不良を放置して学習したら できあがるのは紛れ込んだ不良に似た特徴は検出しないAIであり、 それは期待したAIではありません。 人なら感覚的にわかることでも、AIは融通が利きません。 では、すべての正常画像をくまなくチェックして、 不良が確実に映っていないことを保証すればよいのでしょうか？ それができれば良いですが、途方もない時間と注意力が必要です。 Roxy AIは不適切なデータは紛れ込むものと考えます。 紛れ込んだ不適切なデータは取り除いて綺麗にすればよい。 Roxy AIではAIの学習プロセス全体を通してデータを綺麗にできます。 データを綺麗にし、AIが学習しやすい条件を整えます。
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。
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。
目視監視の負担を軽減！AIが病害虫を瞬時に判定
農作物の病害虫検知は、熟練した技術と時間、労力を要する作業です。見落としや誤判定のリスクも常に存在します。 ミラック光学のAI画像検査システムは、AIと画像処理技術で病害虫を自動判定し、正確でスピーディーな検知を実現します。 【活用シーン】 - 病害虫の早期発見: 農作物の生育状況を常に監視し、病害虫の発生を早期に発見することで、被害拡大を防ぎます。 - 農薬散布の効率化: 病害虫の発生状況を正確に把握することで、必要な場所にのみ農薬を散布し、無駄な薬剤の使用を抑制します。 - 品質管理の向上: 病害虫による品質低下を防ぎ、安定した品質の農作物を生産することができます。 - 人材不足の解消: 経験豊富な人材に頼っていた検査作業を自動化することで、人材不足解消に貢献します。 【導入の効果】 - 監視時間の短縮、人件費削減によるコストダウン - 病害虫発生状況の早期把握による被害拡大防止 - 労働環境の改善、作業員の負担軽減
