【開発事例】衛生陶器外観検査自動化
属人化しがちな目視による検査行程を先端技術で自動化！開発事例のご紹介
DeepLearningを用いた画像認識技術は、高い検出性能と汎化性能により、 製造業などにおける外観検査への応用が期待されています。 当社は、LIXIL様との衛生陶器外観検査自動化プロジェクトにおいて、 PoCによるDeepLearningの物体検知を用いた欠陥箇所検出で成果をあげ、 現在ライン投入に向けて試験運用開始を進めています。 当開発の取り組みに関して、LIXIL様とコンピュータマインドの連名で 2020年度人工知能学会全国大会のインタラクティブセッションにて 発表しました。 【開発例】 ■OS：Windows 10 Pro ■開発期間：2018年〜 ■開発人数：PoC 1人/本開発2人(予定) ■開発言語：C#、Python ■使用ネットワーク：SSD512(VGG16) ※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。
- 企業：株式会社コンピュータマインド 東京本社
- 価格：応相談
