Visual Inspection Series

Visual Inspection SeriesはFORXAIの画像認識技術のひとつで、
お客様が保有する外観検査アプリケーションにライブラリを組み込むことにより、検査の自動化をご支援するものです。
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開発目的

昨今、製造現場では人手不足や品質基準の厳格化が加速し、現状の目視検査の限界が見えつつあります。
これを受けて、製造業は最新技術を積極的に取り込んだ品質管理プロセスの改革に迫られています。
コニカミノルタは品質管理のDX 実現に向け、X線画像診断・産業印刷で培った画像処理の知見を活かした独自AI技術として
検査系アルゴリズム"Visual Inspection Series"を開発しました。

お客様の課題

検査員の判断があいまいであり
検査基準を統一できない

人依存では検査基準の数値化が困難かつ
判断にばらつきがあり、自動化に必要な
明確なルールを設定できない… 

AI・ルールベースどちらかだけ
では適切な自動検査ができない

ルールベースまたはAI だけで自動化すると、不良流出もしくはオーバーキルしてしまう…

AI による自動検査に必要な
不良画像の収集が容易でない

AI を構築するために必要な不良画像を
十分に集めるのに時間がかかる…

導入のメリット

お客様が保有する外観検査アプリケーションに本ライブラリを組み込むことにより、検査の自動化をご支援します。

AI 導入による検査基準の統一化

検査物の画像データから最適な学習を行ってAI を構築し、統一した基準で自動
検査が可能です。

AI とルールベースの連携

AI とルールベースソフトのシームレスな連携*
により、自動化のレベルアップが可能です。
* 連携可能であるかの動作確認は必要となります。

良品画像で素早くAI 構築

集めやすい良品画像でのAI 学習により、大量の不良品画像収集の負担が軽減されます。

活用フロー

* カメラや照明は一定条件下でご使用ください。
* 欠陥部位を目視で認識できる画像が必要です。

システム構成例・動作環境

* 本ライブラリ以外に、検査用カメラ、照明、開発用PC、検査用PC、画像処理ソフトウェアおよびアプリケーション開発ソフトウェアが必要となります。
* 当社製の測色計や高性能カメラのご提供も可能ですので、詳しくはご相談ください。

ライブラリ利用例

詳細は下記よりお問い合わせください。

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