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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
形や位置が定まらない異物をAIが検出。短期間・高精度な外観検査を実現。
化学工業の分野では、製品の品質維持と安全確保のため、異物混入の防止が極めて重要です。 特に、微細な異物や、形状・位置が一定しない異物の検出は、従来の目視検査では限界があり、見落としのリスクが伴います。 これにより、製品の品質低下や、場合によっては重大な事故につながる可能性があります。 AI外観検査ソリューションは、ディープラーニングを活用し、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ます。 これにより、異物混入の早期発見と防止を支援し、生産ラインの安定稼働に貢献します。 【活用シーン】 ・製造ラインにおける異物混入の検出 ・製品の品質管理における異常箇所の特定 ・原材料の受け入れ検査 【導入の効果】 ・異物混入による製品不良の削減 ・検査精度の向上と検査工数の削減 ・品質管理体制の強化
飲料製造の異物検出をAIで効率化
飲料製造業界では、製品の品質維持と安全性の確保のため、異物の混入を確実に検出することが求められます。 特に、目視では見落としがちな微細な異物や、形状・位置が一定しない異物の検出は、品質管理における重要な課題です。 AI外観検査ソリューションは、これらの課題に対応し、検査工程の精度向上と効率化を支援します。 【活用シーン】 ・製造ラインでの異物混入検出 ・容器やパッケージの異常検出 ・製品の品質チェック 【導入の効果】 ・検査精度の向上 ・検査工数の削減 ・品質管理体制の強化
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
形や位置が定まらない不良もAIが検出。短期間・高精度な外観検査を実現。
製薬業界の品質管理においては、製品の安全性と均一性を確保するため、微細な異物混入や外観の異常を正確に検出することが求められます。 特に、医薬品の品質は人々の健康に直結するため、わずかな不良も見逃さない厳格な検査体制が不可欠です。 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、不良品データの不足が課題となることがあります。 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を生成し、検査工程へのAI活用を加速させます。 これにより、不良品画像の習得にかかる時間と労力を削減し、短期間で高精度な外観検査AIモデルの構築と検査システムの迅速な導入を支援します。 【活用シーン】 ・医薬品の錠剤やカプセルの異物混入・欠け・変色検査 ・包装材の印刷不良・破損・異物付着検査 【導入の効果】 ・検査精度の向上と検査員の負担軽減 ・不良品の流出防止による品質保証の強化 ・検査工程の自動化による生産性向上 ・短期間でのAI検査システム導入
形や位置が定まらない不良もAIが検出。短期間・高精度な外観検査を実現。
化粧品製造業界では、製品の品質維持とブランドイメージ向上のため、容器の傷、異物混入、印字不良など、外観上の不具合を正確に検出することが求められます。 特に、形状や位置が一定しない微細な不良は、目視検査では見落としやすく、品質管理の負担となることがあります。 AI外観検査ソリューションは、このような課題に対し、AIを活用した高精度な不良検出を実現します。 【活用シーン】 ・容器の傷や汚れの検出 ・キャップの閉まり具合の確認 ・印字内容や位置の検査 ・異物混入の検出 【導入の効果】 ・検査精度の向上と見逃しの削減 ・検査工程の自動化による省力化 ・不良品の流出防止による品質維持 ・不良品データ収集の手間削減
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
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
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
