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ハードウェアとソフトウェアでワンストップ課題解決！既存生産ライン、検査システムに即アドオンで導入可能
当社は「外観検査ソリューション」をご提案しております。 ハードウェアとソフトウェアのソリューション(装置)のご提案をはじめ、 既存生産ライン、検査システムに即アドオンで導入が可能。 さらに、AI検査支援ソフトウェア「AISVision」(オプション)で、 ノーコードで自社で検査AIの随時アップデートができます。 【目視外観検査のお悩み(抜粋)】 ■疲労による検品精度の低下 ■作業者ごとのスキル差 ■作業速度の限界 ■小さな異物や微細な欠陥の見逃し ■単調作業による集中力低下 ※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。
食品等小型の検査対象の異物除去／不良品選別等の大量検査に
【食品等小型の検査対象の異物除去／不良品選別等の大量検査に】 検査対象が空中を落下する僅かな間にAIによる検査を実施し、着地前に 異常品を排出して選別します。 【特徴】 ・指先〜手のひらサイズの小型の検査対象に最適化（例：カット野菜、ナッツ類、香辛料、生薬、乾物、魚卵等） ・従来技術では対応が難しい色彩が同等の形状不良や異物、虫食いなどにも対応可能 ・異常の分類や異常の程度（軽微な変形であれば出荷する、大きく変形していれば出荷しない等）による選別基準を設定することが出来るため、顧客ごとの要求に合わせて歩留まりの最適化が可能 ・基幹技術の全てを内製化しているため、必要な処理能力に応じて装置の性能を調整・カスタマイズ対応することが可能
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
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
企業が抱えるAI開発の課題を当社の外観検査装置専用のAI開発ツール「RPipe-Image」で解決！
「RPipe-Image」はバラバラだったAIの開発環境の統一、豊富に揃えたAIモデル、機器との連携に特化したインターフェースで、高精度な外観検査AIを低コストでスピーディに開発する機能が揃っています。 【特徴】 ■常に最先端かつ豊富なAIアルゴリズムを搭載 ■統一されたフォーマットの設定ファイルで様々なタスクを実行可能 ■AIの各種パーツまで細やかに設定可能 ■高精度のパラメーターをデフォルトで設定 ■外部システムへの組み込みも外部システムからの操作も容易に実行 ※詳しくはPDF資料をダウンロードいただくかお気軽にお問合せください。
AIエンジニアが抱えるAI開発の課題を当社の外観検査装置専用のAI開発ツール「RPipe-Image」で解決！
「RPipe-Image」はバラバラだったAIの開発環境の統一、豊富に揃えたAIモデル、機器との連携に特化したインターフェースで、高精度な外観検査AIを低コストでスピーディに開発する機能が揃っています。 【特徴】 ■常に最先端かつ豊富なAIアルゴリズムを搭載 ■統一されたフォーマットの設定ファイルで様々なタスクを実行可能 ■AIの各種パーツまで細やかに設定可能 ■高精度のパラメーターをデフォルトで設定 ■外部システムへの組み込みも外部システムからの操作も容易に実行 ※詳しくはPDF資料をダウンロードいただくかお気軽にお問合せください。
