株式会社VRAIN Solution 『脱目視検査 』AI×画像検査システムで新しい検査工程の仕組みを
- 最終更新日:2022-09-09 09:39:25.0
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生産現場では重要な工程として品質検査があり、
今までは目視検査(人の目による検査)が主流でした。
目視検査は高い精度で検査ができる一方、ヒューマンエラーの発生や検査員の体調管理、
少子化による検査員の減少など多くの問題も抱えています。
また、ルールベースによる画像検査という手法もありますが、
得意な検査と不得意な検査があるため、
検査によっては導入しても精度が高くならない可能性もあります。
そんな検査工程にお悩みの企業に向けて
AIを活用した外観検査システム【Phoenix】を開発しました。
AIを活用して自動で検査する仕組みを構築することで、
熟練の検査員にも負けない検査精度が実現可能です。
詳しくは資料のダウンロードをお願いいたします。
【Phoenix】は
これまでに自動車業界・食品業界を中心に、日本を代表する業界トップの企業を含めた、様々な製造業の企業に導入いただいています。
検査工程の見直しやAIを活用した検査自動化に興味をお持ちの方はお気軽にお問い合わせ下さい。
事例を交えながら丁寧に説明いたします。
基本情報『脱目視検査 』AI×画像検査システムで新しい検査工程の仕組みを
検査工程にこのようなお悩みはありませんか。
・「検査員ごとに検査品質に差がある」
・「検査難易度が⾼く、⽬視でしか検査できない」
・「属⼈化を無くし⽣産性、効率をアップしたい」
・「ヒューマンエラーをできるだけなくしたい」
・「既存の画像検査機の精度を上げたい」
AI外観検査システム【Phoenix】を導入する目的
◆検査工程の自動化
◆検査精度向上による品質の保証
◆正確な判定による歩留まり改善
◆目視検査員の省人化
◆多品種小ロッドにも対応可能
◆検査項目によってAIとルールベースの併用もしくは切り替えが可能
外観検査にAIを活用することで
目視検査の課題をクリアし、生産性の向上を目指しませんか。
詳しくは資料をご確認ください。
※AI外観検査の活用イメージをもっていただくために無料検証を実施中です。
少しでもご興味がありましたらお気軽にお問い合わせ下さい。
価格帯 | お問い合わせください |
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納期 | お問い合わせください |
用途/実績例 | AIについて詳しくご説明させていただきます。お気軽にお問い合わせ下さい。 |
詳細情報『脱目視検査 』AI×画像検査システムで新しい検査工程の仕組みを
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検査事例1:カーペットの破れ検査
従来の外観検査システムでは、画像のように濃淡がある製品の検査が難しいため、
誤検出が多数発生していました。
【Phoenix】であれば搭載されている最新のAIに破れの特徴を学習させることで、
模様部分には反応せずに不良部分のみを検出できます。
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検査事例2:ソーセージの残骨検査
ソーセージの内部に混入している異物や骨を高精度に検出することが可能です。
【Phoenix】では前処理技術と最新のAIアルゴリズムを組み合わせることで
微小骨や異物を高精度で検出することができました。
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検査事例3:鉄板の傷検査
金属など表面が複雑な検査対象の場合、従来の外観検査システムでは
良品部分の濃淡差にも反応してしまうため、検査が不安定となりました。
【Phoenix】では、AIに検出したい不良のみを学習させることで、
表面が複雑な検査対象においても不良項目のみを正確に検出できます。
カタログ『脱目視検査 』AI×画像検査システムで新しい検査工程の仕組みを
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