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AI画像検査の対応事例|キズ・打痕・バリ・欠品・半田不良

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DeepAge Sensor

最終更新日:2026年08月25日

株式会社Spot
株式会社Spot
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電子部品実装・金属プレス・樹脂成形・フィルム・組立・印字。6業種の検査対象と進め方

【電子部品実装】基板的半田不良の判定。ブリッジ・不足・浮きを検出します。 【金属プレス】表面のキズ・打痕。正常な表面の基準から外れた点を検出します。 【樹脂成形】バリ・欠け。ゲート部や分型面の異常を検出します。 【フィルム】異物。良品のクリアな基準に対して検出します。 【組立】欠品・組付けミス。部品の有無と位置を検出します。 【印字】刻印不良。文字のずらし・抜けを検出します。 どの対象も、まずは無償のモデル作成(初回無料)で実際の画像による精度検証を行い、基準を満たしてから導入します。既存装置へのDLL組み込みで、不良品サンプルが少ない工程も教師なし異常検知で対応可能です。

    外観検査装置画像処理ソフト
heroD_cases.png

AI画像検査の対応事例|キズ・打痕・バリ・欠品・半田不良

heroD_cases.png
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  • 関連リンク - https://sensor.deepage.net

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基本情報

【検知対象】半田不良/キズ/打痕/バリ/欠け/異物/欠品/組付けミス/刻印不良 【適用業種】電子部品実装・金属プレス・樹脂成形・フィルム・組立・印字(2018年からの稼働実績) 【推論速度】CPU 12ms/枚(GPU不要) 【組み込み】検査用DLL(Windows/UNIX)。既存装置への後付け可能 【進め方】無償モデル作成→実画像で精度検証→レポートで判断(最短1週間)

価格情報

直販:25万円/カメラ/年〜/初回モデル作成無料

価格帯

10万円 ~ 50万円

納期

~ 1週間

※初回のモデル作成は無料(最短1週間で精度レポート)

用途/実績例

・電子部品実装:基板の半田不良検査 ・金属プレス:表面キズ・打痕検査 ・樹脂成形:バリ・欠け検査 ・フィルム:異物検査/組立:欠品・組付けミス/印字:刻印不良

詳細情報

  • 1_装置への搭載実績100台超.png

    8年・100台超の搭載実績と主要スペック

  • 2_3つの学習方法_不良品画像0枚でも可.png

    不良が少ない工程も教師なし異常検知で対応

  • 3_CPUだけで検査_学習はクラウド.png

    学習はクラウド、検査は現場のCPUで完結

  • 4_導入4ステップ_最短1週間初回無料.png

    対象画像で無償検証→導入(最短1週間)

  • 5_検知対象6業種.png

    6業種の不良種別(本ページの事例一覧に対応)

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データを活用したサービスを提供しています データから生まれる価値が日々高まってきています。営業目標やマーケティングで数字を追うことはあっても、コンピュータで大量のデータを処理して新しい価値を創造することはそれほど重要視されてきませんでした。 テクノロジーは日々進化しています。クラウド上に様々なデータを集め、大量のデータを処理することができるようになりました。しかし、そのような技術と価値を理解していても、まだまだ実用化は十分になされているとは言えない状況にあります。私たちは現状の問題を正しく理解し、人工知能や新技術でそれを解決できるかを真摯に検討し、最適な形で世の中に発信していきます。

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