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AIを使った外観検査の需要は高まっています。しかし、一般的に使われているのは大企業が中心で、 中小企業での浸透率は低くなっています。その原因は一般的なAI外観検査だと1000万円程度の コストがかかるケースもあり、費用対効果が合わずに見送る企業も少なくないためです。 そんな中、当社では中小企業でも導入しやすい低価格の商品開発に成功いたしました。 ※システムについて詳しくは資料をご覧ください。お問い合わせもお気軽にどうぞ。
【中小企業も導入しやすい低価格化の実現】 一般的にはAI外観検査システムの導入は、１システム1000万円程度を必要としています。当社のシステムは初期投資20万円から月々２万円のサブスクリプションで導入が可能です。その理由としてはスマホ・タブレット・MRなどカメラを実装したデバイスで導入可能なため、設備投資にかかる費用を大幅に削減し低価格化を実現しました。 当社のシステムを導入することで人件費の削減にも期待が持てます。 ※初期費用・月額費用は税別表記 【設置場所に困らない小型化設計】 スマホ・タブレット・MRなどカメラを実装した様々なデバイスでAI外観検査システムを導入することが可能になりました。 大がかりな設備設置などの心配はございません。そのため、設置場所に困らず、必要な場所にすぐに持ち運びが出来るようになります。 【現場スタッフでも対応できる簡単操作】 特別な知識や技術、専門のスタッフも必要ありません。操作は日頃から使い慣れている、スマホ・タブレットで作業が出来るくらい簡素化しています。従来のように研修にかかる時間や費用を大幅にカットすることが出来ます。
【評価の流れ】 ■良品画像30枚、不良品画像30枚を同じファイルサイズ（画素数）、BMPファイルで準備ください ↓ ■メールもしくはデータ便等で担当者までお送りください ↓ ■約1週間～10日で結果を報告 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
ピクセルラベル（分類） ピクセルラベルは、分類された画像内の不良部分をラベル化して、検査精度を向上することができます。不十分な画像データでも高い検査性能を実現することができます。 ネットワークオプション（セグメンテーション） 「文脈ネットワーク」は、オーバーキル（過剰な欠陥検出）の割合を最小化し、「センシティブネットワーク」はアンダーキル（欠陥の見逃し）の割合を最小化するセグメンテーション機能です。このいずれかのネットワークを選択することにより、欠陥検出結果を最適化できます。 ビジュアルデバッガー（分類） このビジュアルデバッグ機能は、画像のどの領域にディープ ラーニング アルゴリズムが重点を置いて分析したかを視覚化します。これにより、ユーザーの意図に従って検査が行われたかどうかをユーザーが確認できます。
１．少ない画像サンプルで機械学習（３０枚～１００枚） ２．短い学習時間（５分～） ３．専門知識不要（操作方法のみ） ４．低コストでスタート ５．簡単→結果も良い！！
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【各仕様】 ■CPU：Intel Core i7-6700 ■メモリー：8GB ■HDD：500GB 2.5” ■PoE：4Port ■OS：Windows10 Pro 64bit DSP ■GPU：GTX-1060 ■ソフトウェア：Vidi Suite ＆ VisionPro ランタイム ＆ ランタイムビルダー ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【仕様】 ■CPU：Intel Core i7-6700 ■メモリー：8GB ■HDD：500GB 2.5” ■PoE：4Port ■OS：Windows10 Pro 64bit DSP ■GPU：GTX-1080 ■ソフトウェア：VidiSuite＆VisionPro ランタイム＆ランタイムビルダー ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【ラインアップ】 ■RWA-0100 ■RWA-0101 ■RVAI-L1060 ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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