事業案内 検査事例の紹介「フィルム」
アクティブ・ナビ機能を搭載することにより、周期欠陥を発見することが可能
株式会社テクノスの自動外観検査事例「フィルム」をご紹介します。
- 企業:株式会社テクノス
- 価格:応相談
更新日: 集計期間:2025年08月13日~2025年09月09日
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アクティブ・ナビ機能を搭載することにより、周期欠陥を発見することが可能
株式会社テクノスの自動外観検査事例「フィルム」をご紹介します。
外壁材などに使用されるエンボス加工されたものでも、安定した検査が可能
株式会社テクノスの自動外観検査事例「鉄鋼・非鉄」をご紹介します。
従来方式の6000倍の被写界深度により、表裏から内部異物を一度で検査
株式会社テクノスの自動外観検査事例「ガラス・樹脂板」をご紹介します。
小型部品の傷・バリ・輪郭・寸法検査の自動化で検査コストを大幅低減!
小型部品の検査を人が目視で行う場合、人によって判断のポイントが 違ったり、照明の当て方などにより、検査結果にバラつきが発生する 課題があります。 目視検査を自動化し、製品検査を効率化する『AI外観検査システム』は 対象物の細かな部分を鮮明に検出し、瞬時に傷・輪郭・打痕・汚れを検知。 検査の自動化で作業員の負担が大幅に低減できるほか、小型製品の 外観検査の次は大型製品へ、継続的な発注が可能です。 【導入前の課題・要望】 ■小型部品の検査を人が目視で行う場合、検査結果にバラつきが発生する ■顕微鏡を使っての検査の場合、見ている範囲が狭いため見逃しが発生する ■少量多品種の場合、検査箇所が都度異なるので、作業員の負担が増える ※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。
目視検査・不良流出によるコスト削減を実現!顧客満足度の向上も期待できます
容器内に水汚れがある、水漏れがあるといった場合、そのままでは 出荷できないため、人による水汚れ・水漏れの目視検査が行われています。 しかしこのとき、チェックする対象が水であるため、一瞬で判断しづらい という課題がありました。 それらの課題の解決策が「AI外観検査システムによる水検知」です。 不良流出を未然に防止し、コスト削減が可能。目では判断しづらい水汚れ・ 水漏れの検出を自動化します。 【導入前の課題・要望】 ■チェックする対象が水であるため、一瞬で判断しづらい ・チェックする人によって作業時間にバラつきがある ・判断基準にバラつきがある ※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。
安定した検査精度とコストパフォーマンスの向上を実現!動作推奨モデルをご用意
「iVision」は、高性能な画像処理ライブラリをエンジンに組み込み、 高い検査精度を実現した、画像処理による外観検査システムです。 検査基準となる良品画像を登録し、カメラで撮像した検査対象と良品画像を 比較することで、キズや汚れなどの、製品の外観を検査します。 アプライドでは、動作推奨モデルである『Be-Clia Type-M12IS54』を 取り扱っています。 【iVision 特長】 ■キズ・汚れ、欠陥・欠損、その他の主な外観検査を基本機能として搭載 ■費用や納期の抑制を実現 ■導入後に新たに必要となった検査内容は、後から追加することも可能 ■段階的に移行を行うことで、検査担当者の負担を軽減できる ■安心して利用できるようにシンプルな操作画面を採用 ■AdD 協業モデル ※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。
人の目で行っていた目視検査を、カメラとソフトウェアを使用した、機械の目で検査を行うシステムのことです。
人の目で行っていた目視検査を、カメラとソフトウェアを使用した、機械の目で検査を行うシステムのことです。従来の目視検査では、検査担当者の「経験」や「体調」による影響が大きく、品質のバラツキ、不良品の見落としなどの人的リスクが存在します。 そこで、カメラなどの機械を使用した、画像処理による外観検査システムが誕生しました。画像処理技術を用いて、外観検査を自動化することで、安定した検査精度とコストパフォーマンスの向上を実現しました。 更に、近年ではAI技術(ディープラーニング)の発展がめざましく、画像認識はセキュリティでも活用されるほど高度な技術へと成長してきました。検査員が外観検査にて未知の不具合に遭遇した場合、何らかの「違和感」を感じ取ることでそれを発見できます。AIはその「違和感」を数値化して表現することで、未知の不具合も見逃さずに検知できるのです。すなわち人の目による判断を補完することができます。
「見逃し」「ヒューマンエラー」目視検査にお悩みはありませんか?AI外観検査システム【Phoenix】で高精度検査の自動化を実現!
生産現場では重要な工程として品質検査があり、 今までは目視検査(人の目による検査)が主流でした。 目視検査は高い精度で検査ができる一方、ヒューマンエラーの発生や検査員の体調管理、 少子化による検査員の減少など多くの問題も抱えています。 また、ルールベースによる画像検査という手法もありますが、 得意な検査と不得意な検査があるため、 検査によっては導入しても精度が高くならない可能性もあります。 そんな検査工程にお悩みの企業に向けて AIを活用した外観検査システム【Phoenix】を開発しました。 AIを活用して自動で検査する仕組みを構築することで、 熟練の検査員にも負けない検査精度が実現可能です。 詳しくは資料のダウンロードをお願いいたします。 【Phoenix】は これまでに自動車業界・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を活用した検査自動化に興味をお持ちの方はお気軽にお問い合わせ下さい。 事例を交えながら丁寧に説明いたします。
良品学習による外観検査AIシステムにより、部品点検、食品検査、設備点検の効率化・コスト削減を実現!
当社は、AIを活用した外観検査システムにより、様々な課題解決を行ってきました。 設備の保守や製品の品質確認など、ヒトの目に頼っていた点検・検査を AIで自動化し、作業の効率化やコスト削減につなげることができます。 TDSEは様々な業界でのデータ活用のご支援実績があり、 例えば大手電力会社の送配電網の設備保全では、 総延長約1万4500キロに渡る送電線の点検時間をAIにより大幅に短縮。 目視確認によってかかっていたコストを削減するなど、成果を上げています。 近年は、少量の正常画像(良品の画像)を学習させるだけで構築できる 外観検査AIシステム『TDSE Eye』をリリース。 クラウド上に構築したAIモデルにより、常に高性能な異常検知AIを利用可能で、 専門的な知識がなくても、手軽にシステムの導入・運用ができます。 ※「AIによる外観検査の事例」「TDSE Eyeの製品資料」「技術解説資料」など各種資料を、PDFダウンロードよりすぐにご覧いただけます。
追加学習なしですぐに使えるAI ・タイヤ全体をワンショットで撮影 ・刻印された文字を正確に認識
弊社が開発した [ T-DLOWシリーズ TireMarky ] は特殊な照明環境で撮像した画像を 使用します。 特別な学習は必要ありません。 認識させたい文字を指定するだけでAIが 文字を認識します。