ソリューションAI-EYE
AI-EYE｜AI画像検査ソリューション
AI-EYEは、カメラで撮影した映像に映る⼈や物を認識するシステムです。
映像分析エンジンはディープラーニング技術を利⽤しており、マシンビジョンや機械学習では掴めなかったオブジェクト（⼈、物）の特徴を認識します。
これにより、⼈間と同等の⾼い認識率を実現しています。
製品の検査・検品作業をAIに置き換えることで作業品質の向上と人員不足の解消を実現
検査・検品作業は経験に基づく⾼度な技術が必要であり、⼈材育成や⼈材の確保が困難という昨今の状況においては、ベテラン検査員の技術継承や、検査の⾃動化を推進する事が重要です。
そこで、業務における属⼈的な（ベテラン検査員の感覚、調整技術など）技術をAIを活⽤して⾃動化することで、作業品質の向上と⼈員不⾜の解消を実現します。
下記のような、人による検査・検品作業に課題をお持ちの企業様
- 従来の画像分析では検出できないため、⼈による⽬視検査を⾏っている
- ⽬視検査員の慢性的な⼈員不⾜
- 検査員の能⼒差（熟練者と新⼈など）により作業品質にバラツキがある
- ⻑時間の検査・検品作業による集中⼒の低下により、作業品質が落ちる
AI-EYEによる画像検査活用例
利用シーン①｜食品製造業における外観検査
【食品】画像から不良を検知、微妙な欠陥や多岐にわたる欠陥を検出
良品/不良品（コゲ、穴、欠け等）をAI画像検査により⾃動で判別
| 良品 | 焦げ | 穴 | 欠け |
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細かな欠陥もAIによって検出し、高精度な検査を実現します。
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※判別写真はイメージです。
利用シーン②｜溶接ビード部の外観検査（実証試験）
【溶接部位】の画像から良否を判定。またNG判定の可視化を実現
ディープラーニングには「AIが判定した要因がわからない」という特徴があります。可視化ツールはAIが反応した部分をヒートマップ形式で表現し、判断の妥当性を検証します。
製品概要
製品表面の異物、傷、汚れ、バリ、穴、焦げ、変形などの外観をAIにより評価し良否判定します。
適用分野
| 食品 （異物混入） |
医薬品 （錠剤欠け） |
自動車 （溶接・傷・打痕） |
半導体 （はんだ付け） |
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