「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。

• 外観検査装置

当社の「外観検査ソリューション　TESRAY Gシリーズ」では、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。 AIが検査対象の概念を学習するため、従来のルールベースの技術では検出できなかった異常を検出することができます。 【検知できる異常の代表例】 カット野菜 ・腐食（正常部と色の近いもの） ・虫食い ・形状不良など ナッツ類の異常 ・発育不良による形状異常 ・虫食いによるごく小さなピンホール ・虫ずる(虫食いによる食べかすや虫の分泌物の影響 ドライフルーツなど乾燥物の異常 ・表面のカビ ・類似した別の植物等の異物混入 ・虫やカビの影響による局所的な変形 【検出した不良の集計が可能】 ・検出した異常を不良種類ごとに集計することができます。 これにより、供給元へ情報をフィードバックすることができます。 【歩留まりの調整が可能】 ・異常種類ごとにレベル分けをすることができ、レベルごとに排出の有無を決めることができ、歩留まりを調整することができます。

• 外観検査装置

【CUTRについて】 ・特許出願済みのカット機構と柔軟に切り方を決定するAIにより、高速で歩留まりの良いカット加工を行います。 製造現場に求められる処理能力や耐候性を備えた、カット加工専用ハードウェアを加工対象に合わせて自社開発。 AIが不定形物の位置・姿勢を推定してカット方法を決定し、人と同等以上の歩留まりを実現します。 ・ハンドリングや除去部位の廃棄等、前後工程も含めた提案により、カット加工工程の自動化を実現します。 重量に応じた切り分けの調整や不可食部等の除去率を変更でき、日々の運用に即してカット方法を柔軟に変更できます。 検査対象やタクトタイム、前後工程に合わせ、既存設備やロボットアームとも連携可能です。

• 食品切断装置
• 食品加工装置

【立体形状の工業製品等の検査に】 立体形状品の外観検査に特化した専用設計のロボットやカメラ、照明を備え、一般的な垂直多関節ロボット等では達成できない水準の高速な検査を実現します。 【特徴】 ・樹脂/金属/繊維等の素材、射出成形/プレス/メッキ/塗装等の製法/加工といった様々な工業製品を対象に外観検査の自動化が可能 ・6軸(最大12軸)の検査ロボットによって、３次元形状のワークに対応し、 高さ/厚みがある部品や窪み/R部にも対応 ・自動車部品メーカーの検査品質に対応したAIアルゴリズムを実装 ・独自開発のロボットティーチング機能により、多品種小ロットの生産品への 対応も容易 ・工場内の既存の生産設備との連動、前後工程とのスムーズな繋ぎ込みのためのカスタマイズ開発にも対応

• 外観検査装置

【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

• 外観検査装置