AI-EYE|AI画像検査ソリューション

AI-EYEは、カメラで撮影した映像に映る⼈や物を認識するシステムです。

映像分析エンジンはディープラーニング技術を利⽤しており、マシンビジョンや機械学習では掴めなかったオブジェクト(⼈、物)の特徴を認識します。

これにより、⼈間と同等の⾼い認識率を実現しています。

 

 

製品の検査・検品作業をAIに置き換えることで作業品質の向上人員不足の解消を実現

検査・検品作業は経験に基づく⾼度な技術が必要であり、⼈材育成や⼈材の確保が困難という昨今の状況においては、ベテラン検査員の技術継承や、検査の⾃動化を推進する事が重要です。

そこで、業務における属⼈的な(ベテラン検査員の感覚、調整技術など)技術をAIを活⽤して⾃動化することで、作業品質の向上と⼈員不⾜の解消を実現します。

下記のような、人による検査・検品作業に課題をお持ちの企業様

  • 従来の画像分析では検出できないため、⼈による⽬視検査を⾏っている
  • ⽬視検査員の慢性的な⼈員不⾜
  • 検査員の能⼒差(熟練者と新⼈など)により作業品質にバラツキがある
  • ⻑時間の検査・検品作業による集中⼒の低下により、作業品質が落ちる

AI-EYEによる画像検査活用例

利用シーン①|食品製造業における外観検査

【食品】画像から不良を検知、微妙な欠陥や多岐にわたる欠陥を検出

良品/不良品(コゲ、穴、欠け等)をAI画像検査により⾃動で判別

良品 焦げ 欠け

 

細かな欠陥もAIによって検出し、高精度な検査を実現します。

※判別写真はイメージです。

 

利用シーン②|溶接ビード部の外観検査(実証試験)

溶接部位】の画像から良否を判定。またNG判定の可視化を実現

 

 

ディープラーニングには「AIが判定した要因がわからない」という特徴があります。可視化ツールはAIが反応した部分をヒートマップ形式で表現し、判断の妥当性を検証します。

製品概要

製品表面の異物、傷、汚れ、バリ、穴、焦げ、変形などの外観をAIにより評価し良否判定します。

 

 

適用分野

食品
(異物混入)
医薬品
(錠剤欠け)
自動車
(溶接・傷・打痕)
半導体
(はんだ付け)

 

導入までの流れ

1.評価

  1. サンプル画像をご提供いただき、学習モデルを作成
  2. 精度を評価

2.実証試験

  1. お客さまのニーズや業務、データなどをヒアリング
  2. 実証試験で行う予定のデータを収集・学習
  3. 学習モデルを作成し分析・評価

3.本番システム開発・導入

  1. お客さまシステムとの連係
  2. 本番運用支援

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