【食品業界の検査実績多数】AIで品質検査を高精度・安定化の実現へ VRAIN Solution

「異物混入」「加工不良」「印字確認」食品製造業の検査をAIで自動化できます！

食品業界ではお客様に安心・安全な製品を届けるために品質検査が重要となります。

その品質検査において、今まで以上に"高精度"且つ"安定"した検査にするために
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。

【得意な検査例】
◆異物混入
◆加工不良（焦げなど）
◆梱包不良
◆印字ミス
◆個数検査

自社内に開発環境が整っていることから、
常に最新の技術を取り入れ、素早く製品化しています。

食品業界での検査実績が多数ありますので
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交えながらご説明いたします。

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

基本情報【食品業界の検査実績多数】AIで品質検査を高精度・安定化の実現へ

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。