更新日： 集計期間:2026年06月03日～2026年06月30日
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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。
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。
検査装置に導入する前にAIの安定度をチェックする機能などを追加
高精度・高速な外観検査AI『Roxy AI』がバージョンアップしました。 今回の機能追加により、これまで以上にAI検査導入のハードルを下げ、 検査工程の品質安定化・コスト削減を実現します。 ■学習環境 ・モデルの安定性チェック機能を追加 - ラベルごとの安定性などを把握できます - 撮像条件の変化に対する耐性を事前にチェックできます ・学習無しで使える計測AIを追加学習に対応 ・位置合わせ機能の強化 ・データクリーニング機能の強化 ■ランタイム環境 ・PLC連携でModbusTCPに対応 ■学習・ランタイム共通 ・USBドングルのライセンスに対応
【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。
加工痕や反射にまぎれる外観不良を、良品学習で検出
金属部品の外観検査では、光沢や反射、加工痕の影響で、錆びや打痕が見えにくくなることがあります。良品の個体差なのか、不良として止めるべき変化なのか、現場で判断に迷う場面も少なくありません。 『Gemini eye』は、良品を学習し、“いつもと違う”箇所を検出する外観検査AIです。 少量の良品データから検討でき、不良品を大量に集める必要はありません。ベアリングの錆び、ナットの打痕など、金属部品の外観不良検査に対応。異常箇所はヒートマップで表示され、どこを不良と判断したかを現場で確認できます。判定結果は画像・数値・グラフで見られ、検査基準の共有や品質確認の説明にも有効です。未知不良の検出に加え、既知不良の種類別表示にも対応可能。撮像機器の選定から検査装置まで相談でき、目視検査や画像処理検査からの置き換えを検討できます。 【特長】 ■錆び・打痕・キズなどを検出 ■良品のみでAI学習が可能 ■異常箇所をヒートマップ表示 ■撮像機器・検査装置まで提案 ※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。
