当製品は、カメラと自由に動かしながら自動検査が可能な装置です。 W250×D250×H200（mm）までの大きさの様々な製品に対して全周検査を 行うことができます。 ワークに合わせたティーチングにより、小ロット多品種製造の自動外観検査に対応できます。 【特長】 ■検査の制約は製品サイズだけ ■検査したい箇所を漏れなく検査できる ■検査環境に応じたカスタマイズが可能 ■インライン向けのカスタマイズも実施 ■優れたコストパフォーマンスを発揮 ※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。

『IKZ-02』は、入荷後・出荷前の製品入りパレットを専用架台に設置するだけで、流通パレットに入ったままでも検査が可能な自動外観検査装置です。 小型の成形部品であれば、金属部品から樹脂部品まで対応可能。 作業者は検査済み製品のパレットを交換するだけです。 ロボットアームとエアシリンダーで搬送作業の自動化を実現しています。 【特長】 ■流通パレット“そのまま”ロット単位での検査が可能 ■パレット交換以外は完全自動検査 ■検査の大幅スピードアップを実現 ■鏡面反射する製品でも検査可能 ■360°検査が可能 ※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。

弊社の『NuLMiL』は、塗るたびに不良パターンを学習し、 不良種別を自動分類する外観検査AIソリューションです。 それぞれの不良ごとに塗り分けた色付き画像データをを パターン学習させ作成したAIが、 塗り分けた色に応じた不良を自動で画像判別して検出・分類します。 良品学習・不良品学習のハイブリッド学習により、 少数の不良品データで高い検出精度を実現しており、 不良種別の分類に加え、未知の不良も検出します。 【特長】 ■限度見本＋寸法情報でのAI作成により官能検査を自動化 ■良品学習・不良品学習のハイブリッド学習 ■少数の不良品データで高い検出精度を実現 ■不良種別の分類に加え、未知の不良も検出 ※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。 ※無償検証も実施中です。詳しくはお問い合わせください。

当製品は、最先端AIを活用した半導体特化型自動外観検査装置です。 裸眼では確認が困難であったガラス・水晶・サファイアの表面に残るナノサイズの微細な研磨痕・オレンジピール・脈理・結晶欠陥などを、自動で検出することが可能になります。 検出した欠陥は、欠陥種別ごとに分類することができます。 【検出例】 ■スクラッチ ■クラック ■ディンプル ■ウォーターマーク ■スリップ ■ソーマーク ■ボイド ※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。

外観検査システム『NuLMiL』での検出事例をご紹介いたします。 プラスチック製品における、不良の検出に適用可能です。 透明容器に関しては、導光板照明でバックライトを当てることで不良部分を 明瞭に撮影し、小型の容器や形状が複雑な容器に関しては、IKZ-01を用いて 回転しながら撮影することで、全周検査を可能にしました。 【課題】 ■目視で検査しているものを、自動化、省人化したい ■小ロット多品種製造でAIでの検査が困難 ■傷や変色など不良の種類毎に分類を行いたい ■製品に光が反射してしまい、誤検出してしまう 【検証内容】 ■容器に合わせた照明の当て方で撮影 ■照明とカメラは安価なものを使用し、導入コストを削減 ■当製品を使用し、多品種製造や不良分類に対応 ※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。

外観検査システム『NuLMiL』での検出事例をご紹介いたします。 NuLMiLはダイカスト製品における不良の検出に適用可能です。 産業用のカメラ・照明を用いて撮影した画像に対して、当製品での検証を 実施し、キズやバリ等の不良の検出・分類に成功しました。 一つのAIで複数の形状の製品の検査に適用できるため、簡単で安全な運用が 実現できます。 【課題】 ■目視で検査しているものを、自動化、省人化したい ■小ロット多品種製造でAIでの検査が困難 ■傷や変色など不良の種類毎に分類を行いたい ■製品に光が反射してしまい、誤検出してしまう 【検証内容】 ■一般的な産業用カメラと照明を用いて撮影 ■当製品を使用し、多品種製造や不良分類に対応 ※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。

外観検査システム『NuLMiL』での検出事例をご紹介いたします。 鏡面・メッキ製品における不良の検出に適用可能。 特殊な照明を用いて反射をさせずに撮影した画像に対して、当製品での 検証を実施し、キズや異物等の不良の検出・分類に成功しました。 この撮影技法はINZ-02にも応用されており、小型部品であれば準自動化も 可能です。 【課題】 ■目視で検査しているものを、自動化、省人化したい ■小ロット多品種製造でAIでの検査が困難 ■傷や変色など不良の種類毎に分類を行いたい ■製品に光が反射してしまい、誤検出してしまう 【検証内容】 ■特殊な照明を用いて撮影 ■当製品をを使用し、不良分類に対応 ※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。

外観検査システム『NuLMiL』での検出事例をご紹介いたします。 壁材・板材における不良の検出に適用可能。 検証では珪酸カルシウム製の板材に対して、ラインセンサーカメラと バー照明を用いて撮影した画像で学習・判定を行い、クラック、キズ、汚れ、 研磨ムラなどの分類に成功しました。 【課題】 ■目視で検査しているものを、自動化、省人化したい ■小ロット多品種製造でAIでの検査が困難 ■傷や変色など不良の種類毎に分類を行いたい ■検査員によって検査基準にばらつきが生じてしまう 【検証内容】 ■ラインセンサーカメラとバー照明を用いて撮影 ■当製品を使用し、不良分類に対応 ※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。

弊社の『NuLMiL』は、塗るたびに不良パターンを学習し、 不良種別を自動分類するAI自動外観検査システムです。 それぞれの不良ごとに塗り分けた色付き画像データをを パターン学習させ作成したAIが、 塗り分けた色に応じた不良を自動で画像判別して検出・分類します。 良品学習・不良品学習のディープラーニングにより、 異常や欠陥のパターンを学習し、製品の外観を評価するためのモデルを構築します。 それらにより、少数の不良品データで高い検出精度を実現しており、 不良種別の分類に加え、未知の不良も検出します。 タイル材の穴や、アルミ加工品の亀裂、半導体ウェハーの傷、アルミ加工品の傷、 金属部品の穴のバリ、航空機塗装品の傷など多くの実績がございます。 【特長】 ■良品学習・不良品学習のディープランニング ■少数の不良品データで高精度で検出 ■不良種別の分類に加え、未知の不良も検出 ※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。