INSPECTION AI

撮像から判別まで、対象に合わせた外観検査。

良品と不良品の違いを整理し、撮像条件とAIの判別方法を合わせて検討します。人による確認を補助する構成から、自動判定を目指す構成まで、現場の条件に合わせて設計します。

このような課題をご相談ください

担当者によって合否判断がばらつく。

汎用的な画像処理では個体差に対応しにくい。

検査時間と判定品質を両立したい。

評価では、見逃し・良品の誤判定・処理時間を分けて確認します。

想定例

以下は想定例です。実際の導入実績や効果を示すものではありません。

課題: 傷、異物、欠けなどの判定を人が行っており、担当者や時間帯によって判断がばらつく。単純な画像処理だけでは、材質や個体差の影響を受けやすい。
対応例: 良品・不良品の判定条件を整理し、欠陥が見えやすい撮像環境を先に整える。取得した画像から学習・評価用データを作り、対象に合った判別モデルと検査画面を設計する。
期待される効果: 判断基準をそろえ、検査結果を記録しやすくする。人による最終確認が必要な対象では、確認すべき画像を絞り込む補助として使える。
ご相談: 対象物、検出したい不良、現在の検査方法、必要な処理速度を確認して実現性を検討する。

撮像条件と判定の進め方からご相談いただけます。