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不良見本をそのまま覚えるAI！検査基準にもとづく目視検査を自動化
『NuLMiL』は、画像の不良部分を塗り分けて学習するだけで、自動で 不良種別を分類できる外観検査AIです。 それぞれの不良ごとに塗り分けた色付き画像データをパターン学習させ 作成したAIが塗り分けた色に応じて自動で不良を検出・分類。 「誰でも使える設備」の設計思想に基づきポカヨケや段取り替えの手間が 少ない検査装置でお客様の課題にワンストップでお応えします。 【特長】 ■ABテストで精度向上、オートノマス学習 ■未検出・過検出・誤分類に対するサポート機能、NGマップ ■かゆいところに手が届く、その他の付帯機能 ・位置合わせ ・払い出し連携 ・検出限界と分解能 ※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。
【シート/フィルム/金属板/不織布】表面のキズ・ピンホール等の微細な欠陥検出に！
『原反検査システム』は、途切れ無く連続的に流れる無地の原反製品表面に 発生する欠陥（異物、キズ、スジ、ピンホール等）を検出します。 運転動作中に検出された欠陥画像をリアルタイムに表示。 画像データは検出位置情報と共に記録されており、集計ソフト（オプション） を利用して、運転終了後に検出結果を再確認できます。 また、運転動作中に検出された欠陥の位置を、カメラの位置を基点に一定距離 範囲内でマップ表示します。 【主な機能】 ■欠陥画像の記録・表示 ■欠陥位置の記録・表示 ■欠陥検出信号の出力 ■過去の検査データ確認 ※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。
AIによる外観検査がうまくいかない！ AIは簡単だと聞いているが、不安だ！これらの問題点を説明します。
AIを使用すれば、外観検査は簡単に進められると思っていた、 いまのAIは設定も非常に簡単だと思った。 AIを使う外観検査も基本的な事を見落とすと正しく判断してくれません。 どのような問題点があるのか、解りやすく解説！ 【提案書3の掲載内容】 ・AIに正しく覚えさせる ・正確に不良画像を捉える ・撮像環境を整えよう AIを導入したが、正しく検査できない、AIで本当に検査できるか不安！ この様な方はぜひご一読下さい。
