透明のものから、小型のもの、複雑な形状のものまで！NuLMiLでの検出事例をご紹介。
外観検査システム『NuLMiL』での検出事例をご紹介いたします。 魚の残骨の検出に適用可能です。 0.2mm幅の細い骨を、X線レントゲン装置で明瞭に撮影することで、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 ■レントゲンでは写りにくい細い骨を見つけたい ■既存のレントゲン検査装置の判定精度が低い 【検証内容】 ■検出したい骨が、撮影できる設定で撮影 ■当製品を使用し、骨の検出に成功 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
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基本情報
■AI自動外観検査システム『NuLMiL』とは？ 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 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。 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
価格帯
納期
用途／実績例
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企業情報
当社は、先端技術を活用したソフトウェアの開発・販売事業を通じて、AI技術を用いたシステム開発・産業効率化を実現しているエンジニア集団です。 現在では、製造業向けにAI・画像処理を用いた外観検査ソリューションを提供する事業を行なっております。 製造業では、製品に対する厳しい選別基準が設けられており、各社はこれをクリアするための検査行わなくてはなりません。 製造品目の多品種化が求められている昨今、専用の検査システムでは対応しきれず、結果として人間による目視検査を行わざるを得ないのが現状です。 人間の感覚で合否判定を行うため、限度見本などのマニュアルを作成したとしても、ヒューマンエラーが発生し、検査員による判定基準のばらつきも発生します。もちろん、人間ですので精神的・身体的疲れによって作業精度・作業スピードに差が生じます。 この問題を解決するために、弊社では多品種製造にも対応可能な検査ソリューションの開発を日々行なっております。 これまでに８種類のソフトウェアを完全自社開発・販売してまいりました。
