aiforce-mini
良品学習を搭載した新規製造ラインで活躍するAI外観検査装置です。
手のひらサイズでさまざまな装置に組み込み可能、シンプルで簡単に操作ができる仕組みになっています。
良品を流して学習データを作成すれば、なかなか出ない不良品や未知の不良品にも対応。
設計・コスト削減に役立ちます。
手のひらサイズでさまざまな装置に組み込み可能、シンプルで簡単に操作ができる仕組みになっています。
良品を流して学習データを作成すれば、なかなか出ない不良品や未知の不良品にも対応。
設計・コスト削減に役立ちます。
画像検査装置を組み込む時の問題点
- 外観検査をするための設定がまず大変
- データ収集のために不良品が必要だけどなかなか出ない
- 画像検査時、環境に左右されやすいため遮光や照明の工夫が必要になる
- 不良が出るたびに再設定が必要になる
- 金属製品等の複雑な検査対象では正確な判定ができる設定が見つからない
これらの問題を良品学習AIが解決
従来の手続き型システムでは解決できなかった問題を良品学習AIが解決します。
設定調整コストの削減
AIにより、従来時間を要した検査アルゴリズムの検討や検査設定が不要になります。従来の手続き型(ルールベース)の画像処理とは異なり設定が簡単で、複雑かつ変化しやすい条件下での判定に強みを発揮します。
良品画像を撮り溜めて「学習」ボタンをクリックするだけ。AIが自動で設定パラメータを調整します。
良品画像を撮り溜めて「学習」ボタンをクリックするだけ。AIが自動で設定パラメータを調整します。
様々な不良に対応
学習に必要な操作は、良品を100~1000個流すだけであとはAIが良品パターンを学習します。
良品収集ボタンを押し、PLCからトリガーをかけながらコンベア上に製品を流す 又は 良品撮影ボタンを押して良品を撮影します。
良品収集ボタンを押し、PLCからトリガーをかけながらコンベア上に製品を流す 又は 良品撮影ボタンを押して良品を撮影します。
汎用性、学習コストの削減
「良品とは違う」部分を検出するため、未知の不良にも対応します。
「異物検知したいが、その異物は様々」「どんな不良パターンが発生するか分からない」---特に、自然由来の材料や金属製品は欠陥パターンを全て想定することが困難です。良品学習なら、通常良品に含まれている情報以外のものが画像に含まれていればそれらを「良品でないもの」として広く検知することができます。
「異物検知したいが、その異物は様々」「どんな不良パターンが発生するか分からない」---特に、自然由来の材料や金属製品は欠陥パターンを全て想定することが困難です。良品学習なら、通常良品に含まれている情報以外のものが画像に含まれていればそれらを「良品でないもの」として広く検知することができます。
設計・検討コストの削減
手のひらサイズで装置への後付け・ポン付けも可能。
狭いスペースでも設置が可能です。
狭いスペースでも設置が可能です。