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「正常」の基準を良品画像から学習し、外れたものを検出。見たことのない不良も拾える。CPU動作
不良が滅多に出ない工程では、不良品サンプルを集めること自体ができません。DeepAge Sensorの教師なし異常検知は、良品画像だけで「正常」の基準を学習し、そこから外れた画像を検出します。「不良品画像を数百枚ください」とは言いません。導入初期から検査運用を始められ、しかも見たことのない不良も「正常から外れている」として拾えます。推論はCPU動作（GPU不要）で、装置への組み込みもDLL1つです。後に現場で不良品画像が溜まったら、同じAPI構造の教師ありモデルへ移行できます。サンプルが不足している工程は、まず無償のモデル作成で精度を確認できます。
360度カメラと組み合わせることで製品内部の検査を効率化！品質確認など、目視作業による外観検査のコストを削減
目視検査では、鉄管の構造から検査作業の自動化が難しく、時間と 人的コストがかかります。 異常検知サービス『TDSE Eye』を360度カメラと組み合わせることで、撮影された 画像からも内面の傷などの異常を検知し、目視点検が必要な個所を洗い出します。 すべてを目視で確認する必要がなくなるため、人的・時間的コストの削減を実現します。 また、当製品はWEBインターフェースによる簡単操作でAIを構築でき、 専門的な知識なしで導入・運用が可能です。 【概要】 ■BEFORE ・鉄管の構造から検査作業の自動化が難しい ・時間と人的コストがかかる ■After ・360度カメラで内面を効率的に撮影 ・カメラ撮影画像をTDSE Eyeで検査することで人的・時間的コストを削減 ※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。
