更新日： 集計期間:2025年10月08日～2025年11月04日
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複雑なアプリケーションに対応！操作が簡単なディープラーニング画像解析ソフトウェア
『VisionPro ViDi』は、ファクトリーオートメーションに特化したAIによる ディープラーニング画像解析ソフトウェアです。 「位置決め・識別」をはじめ、「欠陥検出」や「分類」「OCR/読み取り」の 検査アプリケーションツール。 少ないサンプル数で学習可能なうえ、従来のマシンビジョンでは 実現できなかった複雑なアプリケーションに対応しています。 【特長】 ■製造業用に最適化されており操作が簡単 ■OK/NGのワークや画像の準備に手間や時間がかからない ■従来のマシンビジョンでは実現できなかった複雑なアプリケーションに対応 ■人による目視検査を自動化・省人化 ※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。
コスト・負荷を削減！AI/Deep Learning によるひび割れ検出エンジン
『ひびここ』は、コンクリート構造物等の撮影画像からひび割れ 検出を実現するためのAI学習エンジンです。 個別の環境に応じたカスタマイズをすることで、それぞれの用途に 向けた対応が可能です。 カスタマイズには新たな学習が必要となりますが、当製品は少量の 学習データから開始し、イテレーティブに検出精度を向上させて いくことが可能です。 【特長】 ■ディープラーニングを応用 ■画像からコンクリートのひび割れを自動で検出 ■コンクリート構造物の検査を強力にサポート ■大量の画像の中からひび割れ箇所を特定することが可能 ■表面の汚れや光の当たり具合の変化にも強い特性 ※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。
詳細な生体組織情報の取得、診察から結果提示までの高速化！開発事例のご紹介
眼疾患の診療は日々進歩していますが、生体組織の情報は必ずしも十分ではなく、 病態の把握に限界があります。 当開発では、検査装置メーカー様と協力し、新たな組織特性情報を得るとともに、 その情報を最大限生かすためDeepLearning、GPGPU等の先端技術を用い、 より多角的に病態を把握する手段を示し、この課題に対応しています。 従来手法では、1回の診察データを計算するのに、およそ1時間かかっていましたが、 本計算をGPGPUにて実装しなおし、5分程度まで短縮することに成功しています。 【開発例】 ■OS：Windows 10 ■開発期間：5年 ■開発人数：3人 ■開発言語：Qt、C++、Python ■使用ネットワーク：DeepLabV2、V3 ※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。
大きなエラーを未然に防ぐ！高速かつ正確な画像・映像処理で業務を効率化
『MINING AI Video Analysis』は、独自に設計されたアルゴリズムで、 少数のアノテーションサンプルから、AIが画像・映像を自動且つ 高精度に解析する統合型AIソリューションです。 大きなエラーを未然に防ぎながら、検査のスピードアップを図り、人的 リソースを他の作業に活用することで、全体的な検知業務の効率向上を実現。 異物混入や印刷等の微細な違いを検出できるので、検知業務の負荷・ 時間を大幅に削減することが可能になり、人手不足の解消に役立ちます。 【特長】 ■ハードウェアに依存しない構造 ■マルチオブジェクト検出機能 ■蓄積データを通じて継続的にAIが学習 ※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。
判断基準にばらつきがなく一定！撮影した映像を人手をかけずに解析できます
『AIJO Check Rust』は、対象設備を撮影した写真・動画から 錆箇所を検知するAIを作成します。 ドローン等で撮影した映像を人手をかけずに解析可能。 対象設備全体と錆検知箇所を同定し、劣化率を判定。 AIによる診断なので判断基準にばらつきがなく一定となります。 【特長】 ■対象設備を撮影した写真・動画から錆箇所を検知 ■ドローン等で撮影した映像を人手をかけずに解析可能 ■対象設備全体と錆検知箇所を同定し、劣化率を判定できる ■判断基準にばらつきがなく一定 ※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。
