外観検査事業

製品の不良を見分ける「人の目」による検品をAIで支える。

人の目で行っている製品の検品を、画像認識のAIで支援します。検品にかかる人手を減らし、熟練者が判断している不良の基準をAIに残します。

検品の人手を減らし、見分け方を残す

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。画像認識のAIがこの判断を支えることで、検品にかかる人手を減らします。

熟練者が判断している不良の基準はAIに残し、担当者が替わっても同じ基準で見分けられるようにします。

対象の例塗装部品の塗装不良など

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。

手順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。
手順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。
手順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。