01特長
誤検出を抑える検出方法
先に部材を見分けてから、不良を探します。背景の汚れや傷を、不良と間違えにくくなります。
画像全体から不良を探すと、背景の汚れや傷まで拾ってしまいます。品質まもるくんは、部材の上だけで不良を探します。
画像全体から探す場合
背景の汚れまで拾う
部材の上だけで探す場合
部材の上の不良だけを拾う
画像認識AIの外観検査サービス
不良品の
見逃しを減らす
検品AIを開発します。
現場で集めた画像をもとに、
製品と不良の基準に合わせた画像認識AIをつくります。
AIが疑いのある製品を拾い出し、検査員はその製品を確かめます。
提供：まほろば創研株式会社（画像認識・設備保全のソフトウェア開発）
不良かも？という製品を、
先にお知らせするね！
先にお知らせするね！
最後の判断は、
検査員さんにおまかせ！
検査員さんにおまかせ！
こんなお悩みはありませんか？
- 目視の検品を、検査員が見続けなくて済むようにしたい
- 担当者によって、不良の判定がばらつく
- 熟練者の判断基準を、残しておきたい
- 背景の汚れや傷まで、不良と判定されてしまう
そのお悩み、
品質まもるくんが支えます
人の目で行っている検品を、画像認識のAIで支える外観検査サービスです。
まほろば創研のエンジニアが、現場ごとに専用のAIをつくります。
検品の人手を減らす
AIが疑いのある製品を拾い出し、検査員はその製品を確かめます。
見分け方をAIに残す
熟練者の判断基準を残し、担当者が替わっても同じ基準で見分けます。
画像の準備前から相談できる
不良品の画像が揃っていない段階でも、撮影環境の検討から始めます。
品質まもるくんの
3つの特長
02特長
現場のデータからつくる専用のAI
現場で集めた画像を使い、対象の製品と不良の基準に合わせて開発します。
03特長
現場を見てからの開発
エンジニアが工場の現場に行き、担当の方が何を見て、どう判断しているかを確かめてから、つくるものを決めます。
人の目を、AIで支える
製品の検品では、熟練者が目で見て、不良かどうかを判断しています。
AIが受け持つのは、ラインの製品を撮影し、疑いのある製品を確認の候補として示すところまで。
候補を確かめて判断するのは、これまでどおり検査員です。
検査員
カメラ・
- 01カメラ・ソフトウェアラインの製品を撮影する撮影環境は現場に合わせて検討
- 02カメラ・ソフトウェア部材を見分け、その上で不良を探す疑いのある製品を、確認の候補として示す
- 03検査員候補の製品を確かめ、判断する検査員が目で確かめる
- 04カメラ・ソフトウェア判断の基準をAIに残す担当者が替わっても同じ基準で
導入の進め方
3つの手順で進めます。手順ごとに結果をご確認いただき、次の手順へ進むかをお客様とご一緒に判断します。
STEP 1
撮影とデータ収集
撮影環境を検討し、不良品の画像を集めます。集めた画像から、どのような不良が多いかを確かめます。
STEP 2
モデルの構築
集めた画像をもとに、不良を見分けるモデルを構築し、精度を高めます。
STEP 3
ソフトウェアの開発
モデルを組み込んだソフトウェアを開発し、現場に合った形で提供します。導入後も現場で使いながら、機能の改善とモデルの精度向上を続けます。
手順ごとに結果を確かめて、
次へ進むかを一緒に決めるよ！
次へ進むかを一緒に決めるよ！
こんな現場におすすめです
- 人の目で、製品の検品を行っている
- 不良かどうかの判断を、熟練者に頼っている
- 検品にかかる人手を減らしたい
- 塗装不良に限らず、目で見て判断する不良がある
※ 画像で見分けられるかどうかは、お話を伺い、ご一緒に確かめます。不良品の画像が揃っていない段階でも、撮影環境の検討から始めます。
ご相談の際に、お聞かせいただきたいこと
- 1対象の製品・見分けたい不良
- 2現在の検品の方法・不良の判定基準
- 3不良品の現物や画像の有無
よくある質問
不良品の画像が揃っていません。相談できますか？
はい。不良品の画像が揃っていない段階でも、撮影環境の検討から始めます。
どのような製品が対象ですか？
塗装部品の塗装不良に限らず、目で見て分かる不良であれば対応できます。対象の製品と、今どのように検品しているかをお聞かせください。
途中で進め方を見直せますか？
はい。手順ごとに結果をご確認いただき、次の手順へ進むかをお客様とご一緒に判断します。
導入したあとはどうなりますか？
導入後も現場で使いながら、機能の改善とモデルの精度向上を続けます。
まずはお気軽に
ご相談ください。
対象の製品と、今どのように検品しているかをお聞かせください。検討を始めたばかりの段階でも承ります。
内容を確認のうえ、3営業日以内にご返信いたします。
お話を聞かせてください！
