AI外観検査システムの導入。良品・不良品の画像データ不足であきらめていませんか？
近年、外観検査システムにおいてはAIの活用が進み、従来に比べて複雑な判別・認識の自動化が可能になってきています。 一方で、導入にあたってはAIモデルの学習工程が必要となり、そのために膨大な実画像データを収集する必要があることが、導入の大きな障壁となっています。 特に不良品画像の収集には多くの日数を要し、まだ発生していない不良を学習させることが困難であるという現場の声を多くいただいております。 当社では、長年にわたる3D設計の経験を活かし、「AIモデルの学習データの代替となる3DCGモデルの作成」が可能です。 特に、さまざまな不良品パターンを再現できる点が特長であり、まだ発生していない不良パターンについても、事前にAIモデルへ学習させることが可能です。 ※詳しくは資料をご覧ください。お問い合わせもお気軽にご連絡ください。
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基本情報
【導入効果】 ■外観検査システム導入ネックの解消 ■労働力不足の解消 ■従業員負担の軽減 ※詳しくは資料をご覧ください。お問い合わせもお気軽にご連絡ください。
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用途／実績例
3DCGデータの作成だけではなく、外観検査システムや外観検査用のカメラ、PoC対応も含めたセットでのご提案も可能です。 実績に関しては打合せ時に共有させていただきます。
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企業情報
当社は、自動車やエレクトロニクスなど日本の基幹産業を中心とする製造業の現場を、機械・電気・ITシステムなど、さまざまなテクノロジーで支援している会社です。 技術革新がますます加速する時代の技術パートナーとして、お客様とともに課題に対して向き合い、新たなソリューションをご提案します。