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  4. 画像解析AI【TDSE Eye】活用セミナー~目視による外観検査をAIで効率化!~
セミナー・イベント
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2023/06/15

画像解析AI【TDSE Eye】活用セミナー~目視による外観検査をAIで効率化!~

TDSE株式会社 TDSE株式会社
設備点検、保守、製品の品質管理など、製造業の様々なシーンで用いられる外観検査をAIで効率化しませんか? 画像解析AI「TDSE Eye」は少数の正常画像を学習させるだけで、異常画像を検出するAIを構築できるサービスです。 高度なプログラミングの知識は不要! 時間のかかる異常状態の画像集めも不要なため、短期間・低コストでの導入が可能となっており、目視点検の人的・時間的コスト削減をご支援します。 本セミナーでは、生産ラインでの不良製品検知、コンクリート壁面の目視検査等の活用例も交えながら、TDSE Eyeについてご紹介させていただきます! お好きな時間を選んで受講可能なオンデマンドウェビナーとなっておりますので、是非ご都合の良い日程でお申込みください! 皆様のご参加をお待ちしております。
TDSE Eye
TDSE Eye
開催日時 常時開設中
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異常検知サービス『TDSE Eye』の開発背景について

プログラミング不要でAIモデル構築!異常個所を視覚的に確認することが可能

AIの活用には専門的な知識とツールが不可欠で、AIやITに詳しい人材を 確保した一部の企業での活用に留まっているのが実情です。 当社では『TDSE Eye』として画像認識AIのモデリングプラットフォームを 構築し、実ビジネスで必要となる様々なプロダクトの提供開始いたしました。 プログラミング不要(Webインターフェース)でAIモデルを構築し、 設備の保守業務、製品の品質確認など、目視作業による外観検査を AIにより効率化します。 【TDSE Eyeの特長】 ■プログラミング不要(Webインターフェース)でAIモデル構築 ■常に先端の有益な画像AI技術をクラウド環境で提供  ・異常検知AIは正常画像のみで構築  ・異常個所を視覚的に確認することが可能 ■ポータブルAIサーバーでPC等のエッジデバイスで異常度算出が可能 ※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。

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【活用例】異常検知AIによる生産ライン不良製品検知

ヒトの点検が必要な製品だけ選定して省人化!全点検数の十数%の点検のみでOK!

ヒトの目視による生産ラインの不良製品点検は作業量が多く、検査品質に ムラが発生します。 そこで、先ずはAIで不良の可能性が高い製品を選定。その選定した製品のみを ヒトが目視で追点検することで、品質一定かつ省人化します。 当社の異常検知サービス『TDSE Eye』は、先端のアルゴリズムが実装されており、 設備の保守業務、製品の品質確認など目視作業による外観検査を効率化します。 【事例概要】 ■課題 ・時間と人的コストがかかる ・作業が属人的で検査の品質にムラが発生する ■効果 ・AI点検でヒトの点検が必要な製品だけ選定して省人化 ・AIで点検品質を一定 ※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。

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【活用例】異常検知AIによるコンクリート壁面の外観検査

ドローンで撮影した画像を用いてAIでひび等を自動検知!作業を安全かつ効率化します

ヒトの目視によるトンネルや橋梁のコンクリート劣化(ひび等)の 定期検査作業は、非常に時間がかかり、時には危険を伴います。 そこでドローンで撮影した画像を用いてAIでひび等を自動検知して、 定期検査作業を安全かつ効率化。 当社の異常検知サービス『TDSE Eye』は、クラウド環境で複雑なモデルも 短時間で構築し、専門的な知識なしで導入・運用が可能です。 【事例概要】 ■課題 ・時間と人的コストがかかる、作業が属人的で技術継承が難しい、  劣化箇所が落下する危険あり ■効果 ・AIで点検作業を自動化・省人化、AIで点検品質を一定、  ドローン撮影で安全 ※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。

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人間での外観点検・検査でお悩みありませんか?

作業の効率化・コスト削減が可能!目視による点検・検査をAIが代わりに検知

「ベテラン作業員が頼り、点検・検査が属人化」「目視点検・検査は 時間と人的コストが掛かる」「専門家知識が無くAIを導入できない」などの お悩みを『TDSE Eye』がすべて解決します。 これまで人間に頼っていた目視による点検・検査をAIが代わりに検知。 作業の効率化・コスト削減が可能になります。 専門的な知識なしで導入・運用ができ、低コストかつ短期間で構築します。 【TDSE Eyeの特長】 ■先端のアルゴリズムを実装 ■設備の保守業務、製品の品質確認など目視作業による外観検査を効率化 ■AIモデルをクラウド上で構築することで、常に高性能なものが利用可能 ■WEBインターフェースによる簡単操作でAIを構築できる ■AIの推論をエッジにてオフライン実行 ■画像AI分野での豊富な実績 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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1分ちょっとで分かる異常検知サービス『TDSE Eye』

常に先端の有益な画像AI技術をクラウド環境で提供!特長をまるっと理解できる紹介動画あり!

『TDSE Eye』は、設備の保守業務、製品の品質確認など、目視作業による 外観検査をAIにより効率化する異常検知サービスです。 識別対象画像のどの部分が異常なのかが数値化され、ヒートマップとして 可視化が可能。 また、クラウドで構築したAIモデルをネットワークから切り離された PCなどのエッジデバイスで実行することも可能です。 【特長】 ■プログラミング不要(Webインターフェース)でAIモデル構築 ■常に先端の有益な画像AI技術をクラウド環境で提供  ・異常検知AIは正常画像のみで構築  ・異常個所を視覚的に確認することが可能 ■ネットワークから切り離されたPC等のエッジデバイスでAIモデルの利用も可能 ※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。

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異常検知サービス『TDSE Eye』での異常検知例をご紹介

カーペット・革製品・ボトルなど!珍しい見た目を持つ任意の異常(未知の異物等)を検知

外観検査システム『TDSE Eye』は、様々なテクスチャや物体における異常を判定します。 欠け・ひび・ほつれ・破れ・割れなどの異常を検知すると、モデル作成に 使用した正常画像と異なるような見た目の画像の異常度が高くなります。 珍しい見た目を持つ任意の異常(未知の異物等)も検知できる可能性があります。 また、当製品は専門的な知識なしで導入・運用が可能。クラウド環境で 複雑なモデルも短期間で構築します。 【異常検知例(一部)】 <テクスチャ系> ■カーペット ■グリッド ■レザー・革製品 ■タイル ■木材 など <物体系> ■ボトル ■ケーブル ■カプセル ■食品 ■木材 ■錠剤 ■ねじ ■はぶらし ■電子部品 ■ジッパー など ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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短期間でAI構築が可能な異常検知サービス『TDSE Eye』

少量の正常画像のみ使用してAIを訓練!専門的な知識なしで導入・運用が可能

『TDSE Eye』は、先端のアルゴリズムが実装されており、設備の保守業務、 製品の品質確認など目視作業による外観検査を効率化します。 正常画像と異常画像でAIを構築する場合、多種多様な異常状態が出現するため 画像集めが長期化し、導入・運用開始まで多くの時間が掛かります。 当製品は、少量の正常画像のみ使用してAIを訓練するため短期間・低コストで AI構築が可能。異常画像を用意する必要がないため、画像収集が簡単です。 ※正常な状態にバリエーションがある場合は、すべてのバリエーションを 正常として訓練する必要があります。 【特長】 ■正常画像のみでAIを構築 ■先端のアルゴリズムを実装 ■常に高性能な異常探知AI ■専門的な知識なしで導入・運用が可能 ■AIの推論をエッジにてオフライン実行 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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鉄鋼製品検査での活用例:異常検知サービス『TDSE Eye』

360度カメラと組み合わせることで製品内部の検査を効率化!品質確認など、目視作業による外観検査のコストを削減

目視検査では、鉄管の構造から検査作業の自動化が難しく、時間と 人的コストがかかります。 異常検知サービス『TDSE Eye』を360度カメラと組み合わせることで、撮影された 画像からも内面の傷などの異常を検知し、目視点検が必要な個所を洗い出します。 すべてを目視で確認する必要がなくなるため、人的・時間的コストの削減を実現します。 また、当製品はWEBインターフェースによる簡単操作でAIを構築でき、 専門的な知識なしで導入・運用が可能です。 【概要】 ■BEFORE ・鉄管の構造から検査作業の自動化が難しい ・時間と人的コストがかかる ■After ・360度カメラで内面を効率的に撮影 ・カメラ撮影画像をTDSE Eyeで検査することで人的・時間的コストを削減 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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生産ライン不良製品検知での活用例:『TDSE Eye』

全点検数の十数%の点検のみでOK!専門的な知識なしで導入・運用が可能

ヒトの目視点検では、全点検を行う必要があるため、時間と人的コストが かかり、作業が属人的で検査の品質にムラが発生します。 異常検知サービス『TDSE Eye』を活用することで、AI点検でヒトの 点検が必要な製品だけ選定するため、省人化。点検品質を一定に することができます。 また、当製品はクラウド環境で複雑なモデルも短時間で構築でき、 AIの推論をエッジにてオフライン実行することができます。 【概要】 ■BEFORE ・時間と人的コストがかかる ・作業が属人的で検査の品質にムラが発生する ■After ・AI点検でヒトの点検が必要な製品だけ選定して省人化 ・AIで点検品質を一定 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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壁面外観検査での活用例:異常検知サービス『TDSE Eye』

ドローン画像とTDSE Eyeで、安心・安全な点検業務を行えます!

トンネルなどの壁面のヒトによる目視点検では、作業が属人的で技術継承が 難しかったり、劣化箇所が落下する危険があります。 異常検知サービス『TDSE Eye』を活用し、ドローン画像とAI点検を行うと 点検品質を一定にし、作業を自動化・省人化することが可能。 当製品は、WEBインターフェースによる簡単操作でAIを構築できるほか、 専門的な知識なしで導入・運用が行えます。 【概要】 ■BEFORE ・時間と人的コストがかかる、作業が属人的で技術継承が難しい、  劣化箇所が落下する危険あり ■After ・AIで点検作業を自動化・省人化、AIで点検品質を一定、  ドローン撮影で安全 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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異常検知サービス『TDSE Eye』が選ばれる5つの理由

クラウド環境で複雑なモデルも短時間で構築!AIを個別のアプリから利用することも容易

異常検知サービス『TDSE Eye』は、AIモデルをクラウド上で構築することで 常に新しい高性能なものが利用可能です。 モデル構築は数枚の正常画像のみから行うことができ、異常画像を集める 必要がありません。 また、ポータブルAIサーバーを利用すると、クラウド上で構築したAIモデルを ネットワークから切り離したPC等のエッジデバイスで利用可能。AIを個別の アプリから利用することも容易です。 【選ばれる5つの理由】 ■常に新しい高性能な異常検知AI ■専門的な知識なしで導入・運用が可能 ■低コストかつ短期間で構築 ■AIの推論をエッジにてオフライン実行 ■画像AI分野での豊富な実績 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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異常検知サービス『TDSE Eye』導入までの流れをご紹介

クラウド・エッジデバイス上で画像識別!御社環境向けのシステム導入や各種サポート等も承ります

『TDSE Eye』は、先端のアルゴリズムが実装されており、設備の保守業務、 製品の品質検査の目視作業を効率化します。 正常状態の画像のみでAIモデルを構築。クラウドでは画像をアップロードするだけで 異常画像の識別を行います。エッジデバイスではポータブルAIサーバと AIモデルをダウンロードすることで異常画像の識別を行います。 御社環境向けのシステム導入や各種サポート等も承りますので、 ご用命の際はお気軽にご相談ください。 【導入までの流れ】 ■STEP 01:画像の準備 (正常状態にバリエーションがある場合は、全てに対応する画像が必要) ■STEP 02:AIモデル構築 ■STEP 03:画像識別(クラウド・エッジデバイス対応) ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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異常検知サービス『TDSE Eye』

AIを個別のアプリから容易に利用可能!クラウド環境で複雑なモデルも短時間で構築!

『TDSE Eye』は、先端のアルゴリズムが実装されており、設備の保守業務、 製品の品質確認など目視作業による外観検査を効率化します。 AIモデルをクラウド上で構築することで、常に高性能なものが利用可能。 WEBインターフェースによる簡単操作でAIを構築することができます。 当社は画像AI分野の案件を数多く手掛けており、本サービスもこれらの 経験を反映したものとなっております。 【特長】 ■常に高性能な異常探知AI ■専門的な知識なしで導入・運用が可能 ■低コストかつ短期間で構築 ■AIの推論をエッジにてオフライン実行 ■画像AI分野での豊富な実績 ※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。

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異常検知サービス『TDSE Eye』

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TDSE Eye紹介資料~少数の正常画像データで利用できる最先端の外観検査サービス~

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導入事例_東京電力パワーグリッド様_点検・監視・設備保全AI/IoTソリューション

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金属3Dプリンタの導入・活用に必須のAM基礎知識・主要技術 <Zoomオンラインセミナー> ~所望機種の正しい選び方、導入・活用上のポイントと注意点、様々な造形方法・技術、短時間・低コスト・高品質製造事例、失敗の要因と成功の秘訣等の金属AMの全貌を解説。

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金属3Dプリンタは多種多様化しており、最近では数千万円の比較的購入し易い低価格機や部品の量産製造を実現するバインダージェット方式、大型部品・大物製品を造形する高速・大型機が続々と市場投入され、更には既存技術では造形が困難なマグネシウム部品の試作や銅部品の製造が開始されています。 金属3Dプリンタは、3Dデータから直接製品化するため金型が不要になり、また今迄の加工法では不可能な複雑形状一体造形、ラティス・ポーラス構造造形、中空構造造形、ハイブリッド構造造形ができるため、従来・他社にない革新的な金属部品・金型の創出、短時間部品試作・製造、部品点数の激減、軽量小型化、製造工程・従事者数の削減が実現できます。 金属3Dプリンタを駆使して、魅力的な新製品の開拓、新規事業の創出、これまでの製品との差別化、試作・製造時間の大幅短縮、劇的な部品数の削減、複雑形状部品の低コスト・軽量化等をご検討の方やご興味ご関心の初心者の方に平易に解説いたします。 次世代の金属部品・金型製造の本命として世界中が精力的に投資しており、部品の量産化も本格的に始まっています。 金属3Dプリンタによる部品製造は、数年後には当たり前になります。

2026年02月22日

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第3回 SPEXA 国際宇宙ビジネス展 

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SPEXA -【国際】宇宙ビジネス展- とは? SPEXAは、宇宙ビジネスに関するすべてが集まる展示会です。官民挙げての宇宙開発の重要性が増している今、宇宙ビジネスに関するすべてが集まる展示会を開催します。 コンカレント日本株式会社は、今年もSPEXAに出展いたします。 Concurrent Real-TimeのRedHawk Linux OSをベースに、SIMulationWorkbench(SIMWB)によるHILSミドルウェアがロケット、ミサイル、衛星、無人機などの飛しょう体のテストベンチとして1msの制御ループを実現します。プロセスのCPUコアへのアサイン、割り込みのシールドにより制御周期のジッタを最小限に抑え、worst-caseレイテンシを予測可能にします。

2026年02月21日

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【2026年6月2日(火)~5日(金)】FOOMA JAPAN 2026に出展いたします

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株式会社レイケンは、東京ビッグサイトにて6/10(火)~13(金)まで開催されます『FOOMA JAPAN 2025』に出展いたします。 各種チラー・温度調節装置(ミキサー等のジャケット部温調など)製品を展示いたします。 【開催概要】 ■小間番号:W4-32-21 ■出展製品:チラー・温度調節装置

2026年02月20日

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【セミナー】ロボタク・バス・トラックの近未来

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[講 師] 株式会社東京アールアンドデー 経営企画室 室長 福田 雅敏 氏 [重点講義内容] 次世代モビリティ(ロボタク・バス・トラック)を対象に、欧米の主要展示会の視察レポートと実車試乗の体験情報をもとに、各分野の技術・サービスの進化を「全体像→個別事例→示唆」の流れで整理し、最新動向を俯瞰的に解説します。 電動化(EV/FCEV等)と、それを支える関連技術、さらに自動運転の車両・ソフトウェア・センサー技術の潮流を取り上げ、公共交通サービスの新しい形(運行形態・サービス内容)まで含めて、欧米の現場で見えた変化点を共有します。 [講演項目] 1.イントロダクション 2.ACT(Advanced Clean Transportation)EXPO 2025 視察レポート 3.UITP Global Transport Summit 2025 視察レポート 4.Busworld 2025 視察レポート 5.CES 2026 における自動運転車の紹介 6.ロボットタクシー試乗レポート 7.質疑応答/名刺交換

2026年02月20日

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【ご報告】“元素分析の常識が変わる” 新世代元素分析装置「Micral」内覧会

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この度、新発売となりました最新装置「Micral(マイクラル)」の内覧会を開催いたしました。 Micralは、最新のLIBSテクノロジー(レーザー誘起ブレークダウン分光法)を搭載し、 「前処理の大幅な簡略化」と「圧倒的な分析スピード」を両立させた次世代のソリューションです。 食品、飼料、乳製品など、多様なサンプル(マトリックス)に対応し、現場の分析業務に革新をもたらします。 マイクラルの操作性とスピードを直接感じていただきたく、 今回は実際にお客様にサンプルをご持参いただき測定を体験していただきました。 貴社の分析業務の効率化・安全性向上のヒントとして、今後の機種選定の際の検討材料のひとつにしていただけたら幸いです。 詳しい情報をご希望の方はフォス・ジャパンまでお問い合わせください。 電話:03-5962-4811 メール:info@foss.co.jp

2026年02月20日

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