AI外観検査工程のあり方に対するご支援を行います。！
AI外観検査におけるデメリットとメリットについては下記のようになります。 【AI外観検査のデメリット】 1.定性的な判断ができない 2.学習させた条件以外の検出ができない 【AI外観検査のメリット】 1.目視で見逃す可能性のある異物の検出ができる 2.検査のルール設定が複雑化しない AIには苦手なことはあるものの、「定量化された判定基準を一定のスピードで正しく判断できる」ことが最大のメリットとなります。このメリットをうまく活用し、外観検査を自動化するには、これまで目視で行っていた定性的な判断を綿密に定量化し、AIに学習させる段階で綿密に判断基準を調整することで、企業が求める品質を担保したまま自動化することが可能となります。 以上のAI外観検査のデメリット、メリットをまとめると、AI外観検査は、判定基準の細かな定量化と綿密な閾値調整が必要不可欠であり、これらを行うことにより、オーダーメイドのAI構築をすることで検査課題を大幅に改善することが可能になるといえます。
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基本情報
製造業において、様々な加工工程や検査工程がある中、自動化が難しい工程として、外観検査工程があります。自動化が困難な理由としては、外観検査項目は定量的な規格値を決めにくく（製品図面に記載できないため）、良否判定基準が決めれないということがあります。以前から外観検査工程は、多くの検査項目に対し、人の目で限度見本等を拠り所とした検査を実施してきました。しかし、近年、画像処理技術の進歩とともにかなりの対象項目を精度よく判定できるようになってはきましたが、（限度見本サンプル製作が困難でもあり）明確な閾値を設定することが難しく、結局、最後は人の目に頼らざるを得ないという状況も散見されます。そこで登場したのが、AIを活用した外観検査（AI-Visual-Inspection）です。
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用途／実績例
AI外観検査工程のあり方、考え方等に対するご支援を行います。
企業情報
製造会社にとって、生産のための道具立て（治工具、型、製造設備） 準備、ライン構成・レイアウトの構築、製品の品質を維持させるための PFMEA・QC工程表作成等、生産技術の仕事がモノ作りの基本となり、 重要な位置づけとなっています。 当事業では、この生産技術のコンサルティングを中心に、現場に直結した モノ作りのコンサルティング、特に中小の製造業を対象としたコンサルティング に取組み、企業の成長を支援していきたいと考えております。 お客様のニーズを確認の上、コンサルティング対象を調整させていただきます。