更新日： 集計期間:2026年01月07日～2026年02月03日
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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。
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。
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。
AI外観検査システムの最新技術の活用事例や導入事例・現場メリット・成果などをご紹介！
●タイトル詳細 【製造業/物流業向け】 少量多品種でも大丈夫！ AI外観検査システム『ナイトチェッカー』の最新機能と事例紹介 ～少ないサンプルでも高精度な検査を実現する手法～ ●プログラム １．外観検査ソリューションにおける導入状況や昨今の技術について ２．外観検査ソリューション導入における導入課題 ３．外観検査パッケージ『ナイトチェッカー』の紹介 └低コストで運用も簡易化したパッケージソフトをご紹介 └デジタルツイン技術（3DCG）を活用した外観検査のご紹介 ４．事例紹介 └事例を元にお客様の課題やナイトチェッカーによる解決策を担当エンジニアと一緒にご説明 ●こんな方におススメ 「取り組みを始めたが、進め方がわからない」 「過去に検討・導入したが、失敗した経験がある」 「AIを活用し属人化している作業について省人化を実現したい」 ┏━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ 詳細・お申込みは関連リンクより ┃ ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━┛ ◥█ █ ◤ ◥◤
【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。
