1～7 件を表示 ／ 全 7 件
目視の巡回確認をカメラと画像処理で自動化することにより巡回の危険を無くし、労力の削減と人的ミスの防止に役立てることができます。
離れたところにある設備を確認するには移動の手間や移動中における事故のリスクが伴います。また、頻回に確認することも困難であることが多く、その記録と管理にも手間がかかります。 ■制御盤のランプ、計器類、スイッチ類 ■プラントでの圧力、温度、電圧、バルブの監視 ▼ネットワークカメラによる自動監視・記録・早期の異常検知 ネットワークカメラを使った画像処理システムは離れたところにある様々な設備やメーター類を自動で読み取り、記録することが可能です。また頻回に確認できることによりいち早く異常を発見し、対処することが可能になります。 さらに、メーター類の読み取りだけではなくバルブの向きや漏水、処理水の混濁度の異常等をＡＩ画像処理により自動検出。人の確認を必要とする官能的な判定にも適用可能になっており、巡回確認の「見に行かなくていい」を総合的に実現しています。
【 作業現場での検査・判定の『バラつき』を無くす！】外観検査システムの活用により人手不足でも品質向上・安定化を実現！
当社では 工場・製造現場の検査・判定のバラつきを無くす 「外観検査ソリューション」を提供しております。 AI、検査工程廻りの制御設計などソフトウエアとロボットやカメラ、 照明というハードウエアの両面から総合的に最適化した上でご提案。 AI や画像処理技術と自動化設備を組み合わせることにより以下の ような課題を解決する事ができます。 【こんなお悩みを解決】 ■検査する人によって精度にバラつきがある ■NGをOKにしてしまう見落としがある ■目視での検査だと検査品質に限界がある パターンマッチング、外観寸法測定、深層学習、静止画、動画（高速 ビジョン）といった内容の検査が可能です。 ご用命の際は、お気軽にお問い合わせください。 ※無料相談受付中！ ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
「ロールtoロール」の生産方式で製造される、シート形状のワークの検査に適した汎用ソリューション
「ロールtoロール」の生産方式によって製造されるあらゆるシート状の製品の外観検査を行うことが可能。 製品品質や外観上問題がない繊維のヨレなど、異常部に酷似した正常部を過検出せずに異常部のみを検出します。 【特徴】 ・「ロールtoロール、シート」などの生産方式で生産されるあらゆる工業製品、食品に対応（例：フィルム品、繊維織物、不織布、薄板の鋼板、麺類などの食品等） ・ルールベースの欠陥探知機では実現できなかった正常部の過検出の抑制が可能。 ・生産ラインにおいて、生産設備の仕様、生産速度を変えずに、既存検査装置からの置き換え、または前後の設備との連携が可能。 ・異常検出時には異常部の画像をリアルタイムにモニターに表示。製品の座標も合わせて表示することができ、異常品のエビデンス構築が可能。 ・検出した異常種類を識別し、検出数を集計することが可能。 ・集計データを用いた品質向上のためのビッグデータ活用が可能。 ・導入後に異常の種類が増えたり、新しい製品が検査の対象となった場合でも、AIの追加学習が可能であり、また別工場への横展開が可能。
印刷ミスをAIが短期間・高精度で検出
印刷・製本業界では、製品の品質維持のために、印刷ミスや汚れの検出が重要視されます。 特に、インクの飛び散り、異物や傷などは、製品の価値を低下させる可能性があります。 これらの不具合を人の目だけで見つけるには、時間と労力がかかり、見落としのリスクも伴います。 AI外観検査ソリューションは、これらの課題に対し、AIを活用することで、短期間かつ高精度な検査を実現します。 活用シーン * シールやラベルの貼り付け不良検出 * 汚れや異物混入の検出 導入の効果 * 検査精度の向上と人的ミスの削減 * 検査工程の自動化による効率化 * 開発期間の短縮とコスト削減 * 品質基準の均一化
建材の表面異常をAIが短期間・高精度で検出
建材製造業界では、製品の品質維持と信頼性確保のために、表面の傷や汚れといった異常を正確に検出することが求められます。 特に、目視検査では見落としが発生しやすく、また、不良品の発生状況によっては、AI学習に必要な不良品データの収集に時間を要する場合があります。 これらの課題に対し、AI外観検査ソリューションは、疑似的な不良画像を生成することで、少量の不良品データから高精度な外観検査AIモデルを短期間で構築し、検査工程へのAI活用を加速させます。 【活用シーン】 ・建材の表面傷検出 ・建材の汚れ検出 ・建材の異物付着検出 【導入の効果】 ・検査精度の向上 ・検査工数の削減 ・不良品の流出防止
AIで形や位置が定まらない傷を検出
自動車部品業界では、製品の品質維持のために、外観の傷や汚れなどの不良を正確に検出することが求められます。 特に、部品の機能や安全性に影響を与える可能性のある傷は、見逃すことなく特定する必要があります。 しかし、従来の目視検査では、検査員の疲労や主観によるばらつき、不良品のデータ収集の困難さといった課題がありました。 AI外観検査ソリューションは、疑似不良画像を生成することで、少量の不良品データから高精度なAIモデルを短期間で構築し、外観検査工程の効率化と精度向上を支援します。 【活用シーン】 ・自動車部品の傷検出 ・異物混入の検出 ・表面の汚れや変色の検出 【導入の効果】 ・検査精度の向上 ・検査工数の削減 ・不良品の流出防止
形や位置が定まらない不良もAIが短期間・高精度で検出
電子部品製造業界では、製品の品質維持と歩留まり向上のため、微細な欠陥を正確かつ効率的に検出することが求められます。 特に、目視検査では見落としがちな、形や位置が定まらない傷や汚れなどの不良を、安定した精度で検出することは、製品の信頼性確保に不可欠です。 しかし、不良品のデータ収集やAIモデルの学習には多くの時間と労力を要する場合があります。 AI外観検査ソリューションは、疑似的な不良画像を生成することで、少量の不良品データから高精度な外観検査AIを短期間で生成し、外観検査工程へのAI活用を加速させます。 【活用シーン】 ・電子部品の表面の傷、汚れ、異物混入の検出 ・部品の欠け、割れ、変形の検出 ・実装不良の検出 【導入の効果】 ・検査精度の向上と人的ミスの削減 ・検査工数の削減と生産性向上 ・不良品の早期発見による品質改善
