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食品農作物の腐食、虫食い、ピンホール、かけ、傷だけでなく、形状不良など…
AIが検査対象の概念を学習するため、従来のルールベースの技術では検出できなかった異常を検出することができます。 【検知できる異常の代表例】 カット野菜 ・腐食(正常部と色の近いもの) ・虫食い ・形状不良など ナッツ類の異常 ・発育不良による形状異常 ・虫食いによるごく小さなピンホール ・虫ずる(虫食いによる食べかすや虫の分泌物の影響 ドライフルーツなど乾燥物...
メーカー・取り扱い企業: 株式会社ロビット
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食品等小型の検査対象の異物除去/不良品選別等の大量検査に
出して選別します。 【特徴】 ・指先〜手のひらサイズの小型の検査対象に最適化(例:カット野菜、ナッツ類、香辛料、生薬、乾物、魚卵等) ・従来技術では対応が難しい色彩が同等の形状不良や異物、虫食いなどにも対応可能 ・異常の分類や異常の程度(軽微な変形であれば出荷する、大きく変形していれば出荷しない等)による選別基準を設定することが出来るため、顧客ごとの要求に合わせて歩留まりの最適化が可...
メーカー・取り扱い企業: 株式会社ロビット
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