食品など個体差のある対象物の品質検査は、判断基準があいまいで品質にムラが発生しがちです。AI画像判定ソリューションは、不良品を検知するだけでなく、不良の排除も自動化が可能です。
食品製造の生産検査工程では、異物の混入や不良品の判断を人の目に頼っている。目視検査の判断基準は作業者に依存しており、カメラ検査に必要なパラメータによるしきい値の設定が難しく自動化が進められない。判断のミスや偏りをなくし、検査の質を一定にしたい。
■検査品質のバラつき削減!AIが複雑なパターンも人並みに精度よく自動判定
AI画像判定ソリューション「Y's-Eye」により、数値によって定義できない画像判定をAIがルール化し判定します。ただ不良品を検知するだけではなく、どんな理由で不良品判定されたのか、その不良品はどの時間にどの場所で出たのかなどのデータが蓄積されていきます。
■画像の専門知識不要、AIが追加学習で精度アップ
画像の専門知識は不要です。AI技術(ディープラーニング)と独自の前処理技術でパラメータを設定しなくてもAIが結果を判断。追加学習を行うことで、さらに精度は高まります。
■排除機構との連携で自動化・省人化
ロボット等と連携させ、不良の排除も自動化させます。対象物に合わせ様々な排除機構を提案します。
| 業界 | 自動車･自動車部品、金属加工、射出･成形、電気･電子、食品 |
|---|---|
| アプリケーション | 金属加工、組立、仕分け･梱包、検査･検出 |
| テーマ | 高品質化、AI(人工知能)、データ活用、自動化、i3-Mechatronics |
| 製品 | ロボット |
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