東芝独自の良品学習方式を使ったAI画像検査技術により
高精度且つ短期間に外観検査自動化を実現
製造業の目視による外観検査工程においては、検査員の肉体的、精神的負担により人材が定着しにくいことに加え、熟練した検査員の高齢化により人材不足に拍車がかかり、外観検査の自動化への取り組みが必須となっています。
しかし、外観検査の自動化システムの導入には、多大な時間や労力がかかるなどの課題があります。東芝独自の良品学習方式を使ったAI画像検査技術を用いることで、不良品の見逃しや過検出を抑えつつ、誰でも簡単に短期間で外観検査自動化を実現します。
ルールベースの外観検査システム導入の際に見受けられる課題
設定できる人が限られる
システム独自の検査設定をするには、専門知識が必要
設定工数がかかる
検知したい欠陥箇所に合わせて、それぞれ検査設定が必要
過検出を抑えられない
見逃し防止のためには、過検出方向に調整せざるを得ない
東芝のAI画像検査技術で解決！
簡単設定画面で
良品モデルを作成
良品画像の収集・学習のみで
判定パラメータを自動定義
良品閾値を最適化し
過検出を抑制
※特許出願済
ルールベースの外観検査システム導入の際に見受けられる課題を東芝のAI画像検査技術で解決！
設定できる人が限られる
システム独自の検査フローを作成するためには、専門知識が必要
簡単設定画面で
良品モデルを作成
設定工数がかかる
検知したい欠陥箇所に合わせて、それぞれ判定ルールの設定が必要
良品画像の収集・学習のみで
判定パラメータを自動定義
過検出を抑えられない
見逃し防止のためには、過検出方向に調整せざるを得ない
良品閾値を最適化し
過検出を抑制
※特許出願済
特長
直感的な操作で、高精度且つ短時間で良品モデルを作成
良品モデルの作成から精度検証まで、誰でも扱える簡単設定画面を提供
良品閾値を最適化する東芝の良品学習方式
AIを用いた独自の閾値最適化手法により見逃しを防ぎつつ、過検出を低減
他社製画像処理システム※との組み合わせによるハイブリッド方式
画像処理システムにおける判定処理をルールベースから良品モデルを用いた処理にすることで、設定工数を削減
※キーエンス製XG-Xシリーズなど
１．直感的な操作で、高精度且つ短時間で良品モデルを作成
難しい操作無しで、良品モデルを完成させることが可能
良品画像を用いた学習から、作成した良品モデルの精度検証まで、外観検査自動化に必要な機能を網羅した簡単設定画面を標準装備。
難しい操作無しで、良品モデルを完成させることが可能
良品画像を用いた学習から、作成した良品モデルの精度検証まで、外観検査自動化に必要な機能を網羅した簡単設定画面を標準装備。
２．良品閾値を最適化する東芝の良品学習方式
過検出を低減するための閾値最適化手法（特許出願済）
良品画像のバラつきから良品として許容される良品閾値を統計的に学習。
さらに過検出しやすい領域を抽出し、その領域が過検出しないようにAIで良品閾値を最適化。
３．他社製画像処理システムとの組み合わせによるハイブリッド方式
良品モデルを用いてルールベースに代わる判定が可能
撮像した画像と良品モデルとの差異を画像処理システムの標準機能を用いて計算し判定。
ルールベースの処理が不要になることで、設定工数を削減。
※利用可能な他社製画像処理システムについては、お問い合わせください。
キーエンス製XG-Xと組み合わせて外観検査の課題を解決！
検出性能評価（サンプルテスト）をご希望のお客様
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資料ダウンロード
リーフレット
「Meister Apps AI画像自動検査 パッケージ 」
ホワイトペーパー
専門知識が無くても最適な閾値を自動調整
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