09

Visual inspection

外観検査・画像解析AI

目で見て探していた異常を、画像から見つける。

OVERVIEW

業務に組み込める形まで、設計する。

カメラ画像や検査写真をもとに、良品との差異や異常候補を検出します。撮影条件、対象物、欠陥の種類に応じて、画像認識モデルとルールを組み合わせ、判定結果を人が確認できる画面まで設計します。

CHALLENGES

こんな課題に。

WHAT WE BUILD

提供する機能。

01

傷・欠陥の検出

傷、欠け、汚れ、変色、異物などの候補を画像上に表示します。

02

位置・形状の確認

部品の有無、向き、位置ずれ、組付け状態を確認します。

03

異常検知

不良画像が少ない場合も、正常状態との差から異常候補を探索します。

04

検査履歴の保存

画像、判定、修正内容を記録し、品質改善に使える状態にします。

IMPLEMENTATION

導入の進め方。

  1. 01

    検査条件を確認

    対象物、欠陥、撮影環境、判定基準を整理します。

  2. 02

    画像を収集・評価

    現場のばらつきを含む画像で検出可能性を確かめます。

  3. 03

    判定画面を構築

    検出箇所と信頼度を表示し、人の合否判断につなげます。

  4. 04

    現場条件で改善

    照明やカメラ位置を含め、運用データから精度を改善します。

EXPECTED OUTCOMES

目指す変化

ご相談

その業務、AIで
変えられるかもしれません。

課題が整理されていなくても大丈夫です。業務のどこに可能性があるか、一緒に見つけるところから始めます。

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