各種画像処理AIの特長
概要
AI画像認識技術を活用した外観検査ソフトウェアを提供します。
金属、フィルム、樹脂、印刷物など多種多様な検査物の外観検査に対応可能です。
（例：キズ、異物、欠け、色ムラ、文字欠け等）
特長
AI、プログラミングの知識がなくても、撮影～判定まで行えるソフトウェアです。
ソフトウェアのご提供だけなく、光学機器の選定、撮影環境構築のサポートも可能です。
用途
キズ、異物、欠け、色ムラ、文字欠け等の外観検査の自動化と高品質化
検査フロー
- サンプル準備とラベル分け（良品・不良品）
サンプルの良品・不良品を準備し、撮影してラベル分けします。 - 学習モデル作成
ラベル分けを行ったデータに基づき、AIが学習を行い、モデルを作成します。 - 学習モデルを活用した検査
作成されたAIモデルを読み込むことで、良品・不良品の判定ができます。
システム構成
PC、カメラ、レンズ、照明、エッジAIデバイス等
販売形態
ソフトウェア（売切り）
お客様のご希望に合わせてサブスクリプションでのご提供もございます。
また、トータルでのシステム提案も可能です。
ソフトウェア仕様
１つのソフトで撮影から判定まで対応！
ディープラーニング活用
・少ないデータで学習モデル作成
・直感的なラベリング
・複雑なパラメータ設定がなくても学習可能
動画
導入実績／課題解決事例
金属加工品の傷・打痕の自動検査に採用されました。
◎応用：欠陥をうまく目立たせることで、少ない不良率の製品も学習が可能です
◆どの画像検査AIで実現可能かは当社で判断・ご提案させていただきますので、
ご遠慮なく、まずはご要望内容をお聞かせください。
当社HP お問い合わせフォーム：https://www.e-cew.co.jp/contact/
よくある質問
- Q
精度はどのくらいですか？
- A
撮影条件、学習条件次第で大きく変動します。OK（良品）とNG（不良品）の区別が撮影画像上わかりやすいものであれば、99%以上の精度が出ています。
一方、OK（良品）とNG（不良品）の差が極端に小さいものだと、精度を上げるために、撮影環境の改善から調整が必要です。 - Q
AIに学習させる作業は、具体的にはどのような作業ですか？また、知識がなくてもできますか？
- A
本ソフトウェアGUI上からマウスクリックするだけで学習させることができるので、初めてソフトウェアを使用する人でも10分程度の説明で十分使用可能です。
- Q
AIで完全に自動化できるの？
- A
全ての判断をAIに委ねるのではなく、人とうまく組み合わせた活用が推奨されています。
また、AIの正確性は、学習データの量と質で8割が決まります。（良品、不良品の撮影の部分です）
光学機器選定、撮影環境構築は弊社の得意とする分野なので、お気軽にご相談ください。 - Q
AIで検査できるのかわからないが、まずは見てほしい
- A
無償で対応させて頂きます。下記のフォームよりお気軽にお問い合わせください。※ただし、数・品種に制限はございます。
