技術紹介 ニューロ視覚センサ「目のニューロがよくわかるカタログ」
目視検査の革命、目のニューロ。時代をまたひとつ、テクノスが進化させます。
テクノスは1980年代から人間の目の機能に着目し、目の構造、動きや視神経細胞の機能を 独自の技術で電子回路化し、見逃しゼロの自動検査装置「ニューロ視覚センサー」を発表してきました。 「ニューロ視覚センサー」の魅力の一端を、この小冊子で分りやすく説明しています。
更新日: 集計期間:2025年11月19日~2025年12月16日
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目視検査の革命、目のニューロ。時代をまたひとつ、テクノスが進化させます。
テクノスは1980年代から人間の目の機能に着目し、目の構造、動きや視神経細胞の機能を 独自の技術で電子回路化し、見逃しゼロの自動検査装置「ニューロ視覚センサー」を発表してきました。 「ニューロ視覚センサー」の魅力の一端を、この小冊子で分りやすく説明しています。
一般的な傷・汚れの検出方法や傷検知アルゴリズムについても解説いたします
画像処理における代表的な用途のひとつである外観検査では、部品に付着した 汚れや傷を不良品として判定することがよく行われます。 しかし、様々な悪条件の中で確実に不良品を検知するという要望に対して、 従来からある一般的な画像処理手法では対応できないことが多くなって きています。 今回は、CV-2000/CV-2500のオリジナル処理である「傷検知モード」について、 原理やメリット、活用方法を説明します。 ※記事の詳細内容は、PDFより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
「見逃し」「ヒューマンエラー」目視検査にお悩みはありませんか?AI外観検査システム【Phoenix】で高精度検査の自動化を実現!
生産現場では重要な工程として品質検査があり、 今までは目視検査(人の目による検査)が主流でした。 目視検査は高い精度で検査ができる一方、ヒューマンエラーの発生や検査員の体調管理、 少子化による検査員の減少など多くの問題も抱えています。 また、ルールベースによる画像検査という手法もありますが、 得意な検査と不得意な検査があるため、 検査によっては導入しても精度が高くならない可能性もあります。 そんな検査工程にお悩みの企業に向けて AIを活用した外観検査システム【Phoenix】を開発しました。 AIを活用して自動で検査する仕組みを構築することで、 熟練の検査員にも負けない検査精度が実現可能です。 詳しくは資料のダウンロードをお願いいたします。 【Phoenix】は これまでに自動車業界・食品業界を中心に、日本を代表する業界トップの企業を含めた、様々な製造業の企業に導入いただいています。 検査工程の見直しやAIを活用した検査自動化に興味をお持ちの方はお気軽にお問い合わせ下さい。 事例を交えながら丁寧に説明いたします。
既存の画像処理と比較したディープラーニングとの違いやメリット、一般的なディープラーニングとリョーワのご提案との違いをご紹介!
株式会社リョーワは外観検査において、「もっと簡単に」「どんな案件でも」「画像処理の最後の砦」を目指しております。 また、弊社ではご希望の日程に合わせた「AI外観検査デモウェビナー」を実施しております。 他社様との合同参加なく、1社100名様までご参加いただくことが可能です。 まだ一般には公開しておりませんが、 最新の機能の一部をこのウェビナーでは公開予定です。 ※ツールはTEAMもしくはGoogle Meetとなります。 【アジェンダ】 1.会社案内 2.既存画像処理とAI画像処理との違い 3.ディープラーニング製品の紹介 4.判定方法のツールの説明 5.ディープラーニング VS 既存画像処理 6.事例紹介 7.ライセンスの種類 8.他社のディープラーニングとの違い 9.時期新商品の紹介 10.質疑応答 外観検査で諦めていた案件も、AI画像処理は克服します! ウェビナーにを希望される方はPDF資料をご覧いただき、お気軽にお問い合わせ下さい。
【FAQ/用語集】わかりずらい外観検査導入AIのFAQと用語の概要を理解できます。
外観検査AIシステムの導入を検討する方々に向けて、FAQと用語集を整理し、わかりやすく提供いたします。すでに外観検査を導入している企業様や、これから導入を検討している企業に必見の内容です。 外観検査AIシステムは、製造業における品質管理を飛躍的に向上させるための強力なツールです。 コーピーのAI技術は、高度な画像解析と機械学習アルゴリズムを駆使して、不良品の検出を迅速かつ正確に行います。 XAI(Explainable AI)による透明性の高い判断プロセスと、QAAI(Quality Assurance AI)による信頼性の高い品質保証を実現。 さらに、データ拡張技術を用いて少量のデータからも高精度なモデルを構築可能です。 さまざまなカメラで撮影した画像からも学習できる柔軟性を持ち、様々な撮像条件に対応します。 すでにルールベースによる画像検査など異なる環境で撮影された画像でも一貫した検出精度を維持し、工場の生産効率を大幅に向上させることができます。
文房具が8種類入った袋の中を検査し、判定します!
産業用機械メーカーさまから、ステーショナリーセットを袋に詰めた状態で入れ忘れがないか検査したいと無料評価のご依頼です。袋の中に文房具が8種類、あるかどうかを検査していきます。 今回は文房具でしたが、組み立て部品がそろっているか、説明書がそろっているかなど様々な業界で応用した運用が可能な事例です。 【検査設定と検査結果】 ワークの特徴部分が隠れなければ検出は可能でした。また、袋の反射の真下に来てしまうと検出できないケースがありましたので、カメラ下に置くときになるべく袋にしわが無いようにすると安定します。 袋内にあるべき8種類のワークを良好に見分けることができました。 画像は判定結果の表を検査画面に表示した様子です。右画像では「B」と名付けた「取扱説明書」が欠品していることを赤く表示しています。