高速・高精度な検査AI「Roxy AI」に良品学習AIを追加！　高速高精度な不良検出AIの死角を補います！

高速高精度な不良検出AIの死角を補う良品学習AI

Roxy AIの誇る不良検出AIは、非常に小さな不良も高精度に検出し、 これまで多くのお客様の検査自動化に貢献してきました。 しかし、不良検出AIは、画像の広範囲を見ないと検出できない欠陥や 未知の不良の検出は苦手としており、ご期待に沿えない場合もありました。 新たに追加された良品学習AIは、不良検出AIが苦手としている欠陥の 判定を得意としています。 良品学習AIは良品データだけを学習するので、不良品が発生しない 現場でもご使用になれます。 不良検出AIをサポートするAIは良品学習AIを含め3つあります。 ・良品学習AI：広範囲にわたる不良、未知の不良、ポカミスを検出 ・画像生成AI：不良検出AI用の学習データを高品質に生成 ・ゼロ学習計測AI：サイズ測定、個数カウントを学習なしで実現 これらを組み合わせることで、柔軟で高精度な検査自動化を実現できます。 1か月のご試用も可能。是非一度お試しください。

• 外観検査装置

サンプル動画のとおり、Roxy AIは高精度。 高精度な検査を実現するための、Roxy AIのコンセプトを紹介します。

・必要な機能に絞ったシンプルなAI 　できることは不良の検出、不良種別の特定、未知の不良の検出のみ。 　不良のサイズは計測できませんし、OCRなどの機能もありません。 　シンプルなタスクに最適化した独自のAIで高精度を実現。 ・正常品と不良品の特徴をあわせて学習 　正常品と不良品をあわせて学習することで、境界を正確に把握。 　正常品だけで学習できるのは、不良品が出ないお客様には魅力です。 　しかし、導入判断するためには不良品を一定数集めるのでは？ 　であれば、もう少し頑張って不良品を集めることで精度を向上したい。 　これがRoxyの考えです。 ・不適切な学習データを徹底的に排除するプロセス 　学習データに誤りがあると、AIは誤りごと学習してしまいます。 　様々な方法で不適切なデータを検出・整備することで、 　いびつなAIが出来上がるのを防ぎます。 ・誰がやってもミスがないアノテーション 　不良付近をクリックするだけのアノテーション。 　多少ずれても精度に影響ありません。テクニックは不要。 　必要なのは不良かどうかを正確に判断する検査員の経験だけ。

• 外観検査装置

エンジニアでなくとも使いこなせるRoxy AI。他の外観検査AIとの違いをご覧ください。

よほど簡単な検査でない限り、一回の学習で完璧なAIが出来上がることはないため、 いかに精度を上げるかが非常に重要です。 AI検査製品の多くは、以下のいずれかの方法でAIを作成します。 ・AIのノウハウを駆使し、パラメーターチューニングを繰り返して精度上げ ・誰でも簡単ワンクリック。精度が悪い場合はデータをひたすら集める 間違ったり曖昧な教科書を人が一生懸命勉強しても成績が上がらないのと同様に、 AIの精度を上げるには学習データの質が決定的に重要です。 Roxy AIでは、学習データを整備することで精度を上げていきます。 Roxy AIには以下のように多くの独自の工夫があります。 ・不適切な可能性があるデータを自動抽出（学習中／学習後） ・誰がやっても間違えようがない、非常に効率的なアノテーション ・不適切なデータをワンクリックで削除／入れ替え ・不足しているデータをワンクリックで増強 ・学習データとテストデータ間の矛盾を抽出 他にも多くの工夫があります。是非PDFをダウンロードして、詳細をご覧ください。

• その他検査機器・装置

画像生成AIを標準搭載し、不良品ゼロへの道を切り拓く！

AIの性能向上には、一定数の学習データが不可欠です。 しかし、不良品が稀な製品では、サンプル収集が困難な課題がありまます。 Roxy AIはこの課題を解決する、画像生成AIを標準搭載しました！ 豊富な機能を持つ画像生成AIがサンプル収集のハードルを下げます。 ■Roxy AI 画像生成AIの機能 ・様々な不良を再現 　発生位置、形状、不良種別を自由に指定し、リアルな不良画像を生成。 　現実には発生しにくい箇所の不良も、簡単に作成できます。 ・過検出を徹底排除 　本物と見紛うほどの質感の正常画像を生成。 　より多くの正常画像を学習することで、過検出を徹底的に削減します。 ・製品を超えて学習可能 　異なる製品で発生した不良画像をまとめて学習。 　学習済みの画像生成AIを他の製品に転用することも可能です。 生成した画像の品質には自信があります。 サンプル画像でその実力をご確認ください。 是非、御社オリジナルの画像生成AIを育ててください。 外観検査の精度向上、サンプル収集の負荷の低減にきっと効果があります。

• 外観検査装置

気軽に使われる、謳い文句の「高精度」。 Roxy AIには高精度の理由がちゃんとあります。

※説明動画がありますので、是非ご覧ください。 気軽に使われる、謳い文句の「高精度」。 各社に聞いてみてください。高精度の理由はなんですか？と。 Roxy AIは３つこだわりで高精度を実現します。 どれが欠けても精度は出せません。 ■必要な機能に絞ったシンプルなAI 　出来るのは不良の検出、不良種類の特定のみ。 　不良部分を塗りつぶしたり、文字を読み取ったりはできません。 　それでも多くの現場のニーズに応えることができます。 　タスクが簡単なので、高精度を実現しやすいだけでなく、 　アノテーションが簡単、学習が速いなど多くのメリットがあります。 ■正常品と不良品の特徴をあわせて学習 　不良サンプルが不要。確かに魅力的な言葉です。 　しかし、正常品学習には限界を感じている人も多いはず。 　正常品と不良品の境界をちゃんと学習することで高精度を狙います。 ■不適切なデータを徹底的に排除するプロセス 　正しくないデータを学習したAIは使い物になりません。 　学習データを整理することでAIが学習しやすい条件を整えます。 　そのための機能が豊富に揃っています。

• 画像処理ソフト

日之出水道機器株式会社が提供するヒノスマートキャビネットは、工場の工具や消耗品を自動販売機のように管理できる資材管理ソリューションです。このシステムは、在庫管理や発注業務を自動化することで、欠品による生産停止のリスクを防ぎ、棚卸し作業の負担を大幅に軽減します。キャビネットには引き出し式やスパイラル式などの種類があり、用途に合わせてドリルや計測器、保護具などを適切に保管することが可能です。さらに、ユーザー認証による履歴管理機能により、「誰が・いつ・何を」持ち出したかを正確に把握し、紛失防止やコスト削減に貢献します。24時間稼働でメンテナンスも不要なため、**工場のデジタル化（DX）**を推進する効率的なツールとして紹介されています。

株式会社フクダは漏れ検出を追求して60年、漏れ検査（リークテスト）の未来型を追求します。 【 各種漏れ試験に対応：エアリークテスト / ガスリークテスト（水素ガス ・ ヘリウムガス） 】 気密性・密封性を検査するための漏れ試験機器を開発・製造・販売しています 検査対象ごとに適切なテスター・装置をご提案いたします 【 対象業界と検査対象例 】 ・自動車業界：エンジン、FC部品、バルブ・配管、各種部品 ・電子部品業界：スマートフォン、キーレススイッチ、各種小型センサ ・医薬品 / 食品 / 化粧品業界：ボトル容器、シリンジ、バイアル、点眼剤容器、ピロー包装、PTP包装 業界別に最適なリークテスターをご提案いたします 【 ISO認証 】JIS Q 9001:2015（ISO 9001:2015）

【フクダの技術コラム】のリンク集です。 リークテスト・漏れ検査・漏れ試験などにまつわるいろいろなこと…以下のリンクから、ぜひご覧ください。

夜道や駐車場、公園などを照らす街灯は、私たちの安全と安心を支える重要な設備です。 公道に設置される街路灯は、主に自治体が管理し、防犯や交通安全を目的としています。 一方、商業施設や私有地の街灯は、利用者の安全確保に加え、景観向上や集客にも役立ちます。 街灯を設置することで夜間の視認性が高まり、犯罪が起こりにくい環境づくりにつながります。 さらに近年では、省エネ性能に優れたLED照明や、災害時に避難経路の照明、充電、Wi-Fiなどを提供するスマートポールも登場しています。 街灯の効果を長く維持するためには、照明器具を支えるポールの強度や耐久性も欠かせません。 街灯の種類や設置メリット、照明ポールの役割について、続きは関連リンクよりご覧ください

技術コラム「カメラレス見守りの選び方」を公開しました（A4・4ページ・図解入り）。 見守り機器の検討は「カメラか、カメラでないか」で語られがちですが、実際に効いてくるのは、その場所で何に気づきたいかという視点です。本資料では、カメラ・ミリ波レーダー・マット・荷重式という3つの方式のちがいを整理し、場所ごとの向き不向きから選ぶ方法をまとめました。 【掲載内容】 ・見守りの方式は大きく3つ（カメラ／ミリ波レーダー／マット・荷重式） ・方式のちがい早見表（検知できること／設置と環境／使い勝手／プライバシー） ・場面から逆引きする選び方（夜間の転倒／トイレ・脱衣所／居室の在室確認 ほか） ・現場で迷いやすい3つの分かれ道と、よくある失敗3つ ・選定時に確認する5項目 方式ごとの一般的な傾向を整理した資料です。実際の可否や仕様は製品により異なりますので、置く場所と気づきたいことをお聞かせいただければ、選び方のご相談から対応いたします。