欠陥の見逃しと過検出を抑制する良品学習方式を活用し
運用環境に合わせて外観検査を自動化
製造業における従来の目視検査や人手に依存した外観検査工程を、欠陥の見逃しと過検出の抑制を両立するAI(良品学習方式)により自動化し、労働力不足や熟練者への業務属人化などの課題を解消し、創造的で付加価値の高い業務にシフトします。素材、医薬品、自動車、電子部品など、幅広い業界で活用可能です。
AIと画像処理技術を活用し、外観検査装置の新規導入から既存設備との連携まで柔軟に対応
本ソリューションは、外観検査装置を導入済みのお客様にも、これから導入を検討されているお客様にもご利用いただけます。当社のAI画像検査技術を駆使して、さまざまなニーズに柔軟かつ的確に対応し、既存設備との連携や自動化に向けた新規設備の早期立ち上げ導入支援を行い、最適なソリューションをご提案します。
既存の外観検査装置を有効活用したい方
すでに外観検査装置を導入済みでも後付け、組み込み可能。
さらに検査の品質・効率がアップします。
※キーエンス製検査装置、HALCONの組み込みについてご紹介します。
新規に外観検査装置を導入する方
外観検査装置の新規導入にも適用可能。
さまざまな欠陥検出に対応した検査の自動化を早期に実現できます。
主な利用効果
主な利用シーン
東芝のAI画像自動検査パッケージの特長
欠陥見逃しと過検出の低減を両立し、効率を上げる検査自動化を実現
- 東芝独自の学習方式により、良品画像を集めるだけで閾値設定が可能
- 人によるばらつきを抑えるために可視化し、客観的な判断を支援することで過検出を低減
さまざまな画像検査装置に組み込み、早期立ち上げを実現
- 設置済みの検査装置や画像処理システムに組み込んで利用できるため、容易に自動化が可能
- お客様のニーズに合わせたカスタマイズなどに対応し、スピーディな立上げを実現
外観検査自動化に必要な機器の選定から導入までを一括サポート
- 検査対象や現場環境に応じて、最適なハードウェアと検査システムを選定・構築
- 導入から運用までを一貫して支援
導入ステップについて
STEP1
ご要望の確認
お客様の現状の課題、実現したいことを把握し、ご提案します。
例)
欠陥種別、品種数、タクトタイムなど
STEP2
サンプルテスト
検査の可否を画像や実サンプルを用いて確認します。
例)
OKサンプルとNGサンプル10個程度
OK画像50~100枚、NG画像10枚程度でテスト可能
STEP3
N増しテスト、検証機導入
本導入を見据えて、検査精度を高める調整を行います。
例)
OKサンプル・NGサンプル200個程度
OK画像~1000枚、NG画像~100枚でN増しテストもしくは検証機導入
STEP4
本導入
周辺設備を含めたシステムの本導入をサポートします。
例)
光学設備、PC関係、搬送設備等含めたシステム導入支援
STEP1
ご要望の確認
お客様の現状の課題、実現したいことを把握し、ご提案します。
例)
欠陥種別、品種数、タクトタイムなど
STEP2
サンプルテスト
検査の可否を画像や実サンプルを用いて確認します。
例)
OKサンプルとNGサンプル10個程度
OK画像50~100枚、NG画像10枚程度でテスト可能
STEP3
N増しテスト、検証機導入
本導入を見据えて、検査精度を高める調整を行います。
例)
OKサンプル・NGサンプル200個程度
OK画像~1000枚、NG画像~100枚でN増しテストもしくは検証機導入
STEP4
本導入
周辺設備を含めたシステムの本導入をサポートします。
例)
光学設備、PC関係、搬送設備等含めたシステム導入支援
東芝ライテック様 導入事例のご紹介
既存の外観検査装置に適用し未知の不良検出を短期間で実現可能に
徹底した検査体制を整備してきた車載用ソケットLEDの製造ラインにおいて、想定外の未知の不良が発生。導入していたルールベースの自動外観検査装置では拡張が難しく、またどこまでチェック領域を広げていけばいいのかについて正解を導き出すのも困難だった。
既存の検査装置と組み合わせてMeister Apps AI画像自動検査パッケージを導入・運用することで、検出精度の目標値95%を達成。未知の不良も検出できる環境整備によって、確実かつ高精度な生産体制を実現し、顧客の信頼感の醸成を促進。ルールベースでの導入と比較して短期間でのシステム実装が可能になった。
※クリックするとフォームが立ち上がります。
お申し込みいただいたお客様の個人情報は、暗号化され保護されます。

