株式会社VRAIN Solution 外観検査はAIでどう変わる？AI外観検査【Phoenix】

最終更新日：2022-12-16 15:37:11.0
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”簡単操作”で”高精度な検査”を実現。品質検査の課題解決にAI外観検査システム【Phoenix】

生産現場では重要な工程として品質検査があります。
この品質検査において、「検査品質の向上」や「省人化」など、企業ごとに様々な悩みを抱えていることがわかりました。

そんな製造業が抱える品質検査の課題を解決すべく、
AI学習・検証ソフトウェア【Phoenix Vision】と
AI外観検査ソフトウェア【Phoenix Eye】を開発しました。

【主な特徴】
◆簡単な操作設計のため、AIの知識がなくても安心して使用できる
◆複数のAIアルゴリズムを搭載で検査にあった最適な学習が可能
◆ルールベースも搭載され、ハイブリッド検査が可能
◆導入済みの周辺設備との連携可能
◆リアルタイムに検査

自社内に開発環境が整っているため、常に最新の技術を取り入れ、素早く製品化しているため最新のAIアルゴリズムを搭載しています。

これまで自動車業界・食品業界を中心に日本を代表する業界トップの企業を含めた、様々な製造業の企業に導入いただいています。

検査工程の見直しやAIについて情報収集している方はお気軽にお問い合わせ下さい。
AIのメリットや事例を踏まえてご説明いたします。

関連リンク - https://vrain.co.jp/phoenix-eye/

基本情報外観検査はAIでどう変わる？AI外観検査【Phoenix】

品質検査にこのようなお悩みはありませんか。
・「目視検査で検査員ごとに検査品質に差がある」
・「既存の画像検査機の精度が悪い」
・「検査難易度が⾼く、⽬視検査でしか検査できない」
・「属⼈化を無くし⽣産性、効率をアップしたい」
・「画像検査機の設定が煩雑で、⾃社で設定ができない」
・「多品種小ロッドの対応は従来の画像検査機では難しい」
・「ヒューマンエラーをできるだけなくしたい」

AI外観検査システム【Phoenix】を導入する目的
◆検査工程の自動化
◆検査精度向上による品質の保証
◆正確な判定による歩留まり改善
◆目視検査員の省人化
◆多品種小ロッドにも対応可能
◆検査項目によってAIとルールベースの併用もしくは切り替えが可能

外観検査にAIを活用することで
目視検査や従来の画像検査機の課題をクリアし、生産性の向上を目指しませんか。

※AI外観検査の活用イメージをもっていただくために
サンプルの無償検証を実施中です。
少しでもご興味がありましたらお気軽にお問い合わせ下さい。

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用途／実績例	用途：検査工程の自動化 AI外観検査とは、ディープラーニング(深層学習)の技術を活用した画像検査手法です。具体的には、入力画像(不良箇所)に対して最適な結果(NG)が出力されるように、ディープニューラルネットワークのパラメータ(重みづけ)を自動で最適化していく手法です。従来の検査機では、システムインテグレーターなどが最適なルール(基準)を設定してモデルを構築しておりましたが、AIは自動的に不良箇所の特徴を捉えてモデルの構築が可能です。その結果、表面状態が複雑で単純なルールを引けない場合においても人間の範疇を超えた高い認識精度を実現できます。 "3つ"のメリット ◆ロバスト性の⾼い検査が可能表⾯状態が複雑な⾦属や繊維、形状変化がある⾷品でも問題なく検査が可能です。 ◆不良品流出リスクを低減し、⼤規模損失を防⽌同⼀検査基準で⾼精度検査を実現します。 ◆熟練検査員の基準で検査⾃動化安定的な検査が可能であるため、検査基準の標準化と調整⼯数削減が期待できます。

お問い合わせ

詳細情報外観検査はAIでどう変わる？AI外観検査【Phoenix】

: 検査事例１：カーペットの破れ検査

従来の外観検査システムでは、画像のように濃淡がある製品の検査が難しいため、
誤検出が多数発生していました。
【Phoenix】であれば搭載されている最新のAIに破れの特徴を学習させることで、
模様部分には反応せずに不良部分のみを検出できます。

: 検査事例２：ソーセージの残骨検査

ソーセージの内部に混入している異物や骨を高精度に検出することが可能です。
【Phoenix】では前処理技術と最新のAIアルゴリズムを組み合わせることで
微小骨や異物を高精度で検出することができました。

: 検査事例３：鉄板の傷検査

金属など表面が複雑な検査対象の場合、従来の外観検査システムでは
良品部分の濃淡差にも反応してしまうため、検査が不安定となりました。
【Phoenix】では、AIに検出したい不良のみを学習させることで、
表面が複雑な検査対象においても不良項目のみを正確に検出できます。