【FAQ/用語集】わかりずらい外観検査導入AIのFAQと用語の概要を理解できます。
外観検査AIシステムの導入を検討する方々に向けて、FAQと用語集を整理し、わかりやすく提供いたします。すでに外観検査を導入している企業様や、これから導入を検討している企業に必見の内容です。 外観検査AIシステムは、製造業における品質管理を飛躍的に向上させるための強力なツールです。 コーピーのAI技術は、高度な画像解析と機械学習アルゴリズムを駆使して、不良品の検出を迅速かつ正確に行います。 XAI（Explainable AI）による透明性の高い判断プロセスと、QAAI（Quality Assurance AI）による信頼性の高い品質保証を実現。 さらに、データ拡張技術を用いて少量のデータからも高精度なモデルを構築可能です。 さまざまなカメラで撮影した画像からも学習できる柔軟性を持ち、様々な撮像条件に対応します。 すでにルールベースによる画像検査など異なる環境で撮影された画像でも一貫した検出精度を維持し、工場の生産効率を大幅に向上させることができます。
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基本情報
【仕様】 1.操作インターフェース: 直感的なUI/UX 2.データ学習: 少量のデータからの学習に対応 3.技術: ドメイン特化型データ拡張技術、XAI（説明可能AI）、QAAI（品質保証可能AI） 4.アノテーションツール: 自動アノテーション、マルチクラスアノテーション 5.データ管理: データセットのバージョン管理機能 6.学習アルゴリズム ・良品学習（教師なし学習）: OKデータのみでAIモデルの学習 ・不良品学習（教師あり学習）: OKデータとNGデータを用いて高精度での異常検知 7.サンプル生成機能: NGデータの生成 【運用環境】 ・クラウド: 低コスト、インフラ管理不要、継続的なアップデート ・オンプレミス: カスタマイズ、既存システム連携 ※詳しくは『関連カタログ』をご参照のうえお問い合わせ下さい。
価格情報
応相談 ※要件、構成により異なりますので、お問い合わせください。 【ライセンスオプション例】 1.クラウド型ライセンス 2.オンプレミス型ライセンス 3.カメラ、照明は別途必要となります。
納期
用途／実績例
【用途例】 1.半導体製造業: ウエハ検査、チップ外観検査、パッケージング不良検査 2.鋳造業: 鋳造品の表面検査、内部欠陥検出、製品寸法検査 3.自動車製造業: 車体パネルの傷・凹み検査、エンジン部品の欠陥検出、内装部品の品質検査 4.加工食品業: パッケージング不良検査、内容物の異物検出、ラベルの誤り検出 5.化学工業: 化学製品の外観検査、包装の欠陥検出、製品の均一性確認 6.医薬品製造業: 錠剤の欠け・割れ検査、包装の異物検出、ラベルの誤り検出 ※「製品資料」「事例集」などご用意しておりますので、お問い合わせください。
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この製品に関するニュース（1）
企業情報
当社は、東京大学とフランスの研究機関Inria出身の研究者が立ち上げたAIスタートアップで、製造業や物流業に特化した「先端AI技術での品質向上と効率化」をミッションに掲げています。 私たちの技術は、品質管理部、生産技術部、そしてDX推進部のニーズに応え、生産プロセスの最適化とリスクマネジメントを実現します。 創業者の山元は、Yahoo JapanとInriaでAI研究を重ね、WWWやRecSysなどのトップ国際会議で成果を発表しています。当社のチームは、東大、ケンブリッジ、インペリアル・カレッジなど世界トップクラスの大学でAIやコンピュータサイエンスを学んだ研究者が80%以上を占め、彼らの国際的な視点と高度な技術で、品質管理の課題に対する革新的なソリューションを提供しています。 特に、AIの解釈性を重視するミッションクリティカルな領域において、当社のXAI（説明可能なAI）技術は、品質管理部や生産技術部の課長以上の方々に、AI判断根拠の透明性をもたらし、より安全かつ信頼性の高いシステム運用を支援することにより生産効率と品質の向上を実現し、製造業と物流業の持続可能な成長を促進します。