更新日： 集計期間:2025年10月08日～2025年11月04日
※当サイトの各ページの閲覧回数を元に算出したランキングです。
更新日： 集計期間:2025年10月08日～2025年11月04日
※当サイトの各ページの閲覧回数を元に算出したランキングです。
更新日： 集計期間:2025年10月08日～2025年11月04日
※当サイトの各ページの閲覧回数を元に算出したランキングです。
31～40 件を表示 ／ 全 40 件
安心してAIを作りこむことが可能！検査基準の修正や製造プロセスの変化にも速やかに追従できます
『Roxy AI』は、独自のAI作成プロセスに従えば、誰でも確実に高精度なAIを 作成できる製造現場のための外観検査ソフトです。 ワンクリックアノテーション、パーセプション、触診、ワンクリックブーストなど、 使い勝手をとことん追求した独自の機能がAI作成プロセスを支援。 高品質なAIを短時間で作成できるため、多品種小ロットの検査に適しています。 【特長】 ■確実に精度を上げるプロセスが明確 ■様々な製造システムとの連携個別要件の対応が可能 ■不具合検出・製品の外観検査 ■異物混入検査（食料品、農作物、衣料品） ■残留物検出生産設備の正常性確認、有無確認 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
数枚や数十枚程度の少量データの学習で不良検出が可能なソフトウェアの推奨モデル
「gLupe」は、製造業における製品の外観検査に特化したソフトウェアです。 Deep Learningを応用した独自の高性能エンジンにより、 数枚や数十枚程度の少量データの学習で不良検出が可能。 アプライドでは、「gLupe」の動作推奨モデルである 『CERVO-Grasta Type-IS2WIS109/Type-IS2WIS111/-Type-IS2WIS110』を 取り扱っていますので、ぜひご利用ください。 【特長】 ■株式会社システム計画研究所 協業モデル ＜gLupe＞ ■製造業における製品の外観検査に特価 ■数枚や数十枚程度の少量データの学習で不良検出が可能 ■知識があまり無い方でも使用できる、簡単操作を実現 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
プロジェクト期間を短縮可能！150種類を超える豊富なルールベース機能を搭載
『ImagePro』は、AI検査のプログラミング工数を95%削減する画像検査用 ソフトウェアです。 ドラッグ＆ドロップで簡単に誰でもAIやルールベースによる画像処理 プログラムを開発することが可能。 マウス操作だけで画像処理レシピから現場向けの検査画面まで作成可能です。 【特長】 ■実績豊富 ・2018年以降、大手自動車メーカー様を中心に数多くの実績あり ■ノーコードでリードタイム短縮 ・プロジェクト期間を短縮することができる ■インテグレーション ・コミュニケーションコストを削減可能 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
頻繁に行われる約款の変更に対する"労力と時間の改善"、デジタル化による検査"品質の向上と標準化"を実現します。
近年、薬機法改正により、医療品と同梱されていた紙文書は原則廃止となり、電子データでの閲覧が基本となりました。また昨今、リモートでの働き方が増えており、Web上で検査をする必要が多くなってきております。「GlobalVision」は、約款やパッケージに記載されているGS1コード・QRコードを簡単に且つ素早く、正確に、検査・校正をWeb上で行う事が出来るソフトウェアです。 [特長] ■バーコード、二次元コード検査が可能(ISOに基づいたグレード検査を実施) (Codabar／Code39／Code128／PharmaCode／GS1／QR他) ■パッケージ検査が可能(約款含む添付文書) ■検査品質に応じて検査基準を細かく設定可能 ■オーディットトレイル機能搭載(不正・改ざん防止) ■アカウント別の権限管理／ログイン管理機能搭載 ★オンライン/対面でのデモンストレーションは随時承っております★ ★１週間無償トライアルキャンペーン実施中★ お気軽にご相談下さいませ。
”簡単操作”で”高精度な検査”を実現。品質検査の課題解決にAI外観検査システム【Phoenix】
生産現場では重要な工程として品質検査があります。 この品質検査において、「検査品質の向上」や「省人化」など、企業ごとに様々な悩みを抱えていることがわかりました。 そんな製造業が抱える品質検査の課題を解決すべく、 AI学習・検証ソフトウェア【Phoenix Vision】と AI外観検査ソフトウェア【Phoenix Eye】を開発しました。 【主な特徴】 ◆簡単な操作設計のため、AIの知識がなくても安心して使用できる ◆複数のAIアルゴリズムを搭載で検査にあった最適な学習が可能 ◆ルールベースも搭載され、ハイブリッド検査が可能 ◆導入済みの周辺設備との連携可能 ◆リアルタイムに検査 自社内に開発環境が整っているため、常に最新の技術を取り入れ、素早く製品化しているため最新のAIアルゴリズムを搭載しています。 これまで自動車業界・食品業界を中心に日本を代表する業界トップの企業を含めた、様々な製造業の企業に導入いただいています。 検査工程の見直しやAIについて情報収集している方はお気軽にお問い合わせ下さい。 AIのメリットや事例を踏まえてご説明いたします。
自動車業界で使用される部品の検査及び省力化装置！先鋭的なテクノロジーと未来の機能性を装備
当社事業グループである株式会社エフエイティのエンジニアリング事業 における「自動車業界向け製造検査装置」についてご紹介いたします。 自動車業界で使用される部品の検査及び省力化装置として、自動車部品 レーザーマーキングをはじめ、自動車用電子部品検査装置、検査組立 省力化機器がございます。 ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。 【取扱い製品】 ■自動車部品レーザーマーキング ■自動車用電子部品検査装置 ■検査組立省力化機器 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
画像からAIが特長を判断するため、様々な製品の検査に対応！撮影ノウハウを提供します
株式会社ケービデバイスで行ったカスタマイズ事例をご紹介いたします。 良品の画像を学習することで「良品以外」を検出。「良品以外」の最終的な判断を 人が行うことになりますが、AIの補助によって省人化・検査速度の向上が 期待できます。 AIソフトウェアベンダー様だけでは難しいカメラでの撮影ノウハウを 映像のプロフェッショナルである当社が提供します。 また、レコーダーの録画機能と連携することで、LOT不良発生時などの トレーサビリティがスムーズになります。 【事例概要】 ■良品の画像を学習することで「良品以外」を検出 ■「良品以外」の最終的な判断を人が行うことになるが、AIの補助によって 省人化・検査速度の向上が期待できる ■複雑な製品の外観検査など、熟練度が必要な課題もAIが解決 ■依頼業者様：某製造業者様 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
金属部品、基板、繊維、食品など様々な製品に対応可能！少量の学習サンプルのみでOK。低コストで即導入できるAI外観検査ソフトウェア
昨今の人手不足により、非常に多くの工場が検査人員不足に悩んでいます。 自動化のニーズが強い一方で、AI技術を用いた画像処理検査では 複雑なルール設定や大量の不良品サンプル収集などが必要で、 導入するまでのハードルが高いのが現状です。 AI外観検査ソフトウェア『Gemini eye』は、製品精度のばらつきや 位置ずれなどに影響されずに異常度を算出できる独自技術を採用。 複雑な設定不要で、数十枚程度の学習データを覚え込ませるだけで キズ・焼け・刻印潰れ・黒点・割れ・欠けなどの不良を検出可能です。 【特長】 ■学習時間は2～3時間程度 ■PCにUSBを指すことで、即導入が可能 ■複雑な設定は不要。良品を覚え込ませるだけ ■機械部品、繊維、食品など多種多様な製品検査に適用可能 ★「PDFダウンロード」より活用事例も掲載した資料をご覧いただけます。 トライアル版も相談賜ります。お気軽にお問い合わせください。
作業の効率化・コスト削減が可能！目視による点検・検査をAIが代わりに検知
「ベテラン作業員が頼り、点検・検査が属人化」「目視点検・検査は 時間と人的コストが掛かる」「専門家知識が無くAIを導入できない」などの お悩みを『TDSE Eye』がすべて解決します。 これまで人間に頼っていた目視による点検・検査をAIが代わりに検知。 作業の効率化・コスト削減が可能になります。 専門的な知識なしで導入・運用ができ、低コストかつ短期間で構築します。 【TDSE Eyeの特長】 ■先端のアルゴリズムを実装 ■設備の保守業務、製品の品質確認など目視作業による外観検査を効率化 ■AIモデルをクラウド上で構築することで、常に高性能なものが利用可能 ■WEBインターフェースによる簡単操作でAIを構築できる ■AIの推論をエッジにてオフライン実行 ■画像AI分野での豊富な実績 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
既存システムの性能向上・コストカット！食品異物検査装置開発の事例をご紹介
当社では、検査装置にて撮像した画像に対して、DeepLearningの物体検出技術を 適用することにより、以前は取り逃していた異物を多数検出することに成功しています。 画像処理の場合、複雑な処理工程を段階的に処理することが多く、1検査当たりの 処理時間が長くなってしまうと、全体の生産効率に影響します。 当技術では、1検査(1画像)あたりおよそ100ms以下での高速な検査が可能なため、 生産効率を落とさず、検査精度の向上を図ることに成功しました。 【開発例】 ■OS：Windows 10 pro ■開発期間：6ヶ月 ■開発人数：2人 ■開発言語：C#、C++、Python ■使用ネットワーク：SSD、Yolov3 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
