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【電子部品実装】基板的半田不良の判定。ブリッジ・不足・浮きを検出します。 【金属プレス】表面のキズ・打痕。正常な表面の基準から外れた点を検出します。 【樹脂成形】バリ・欠け。ゲート部や分型面の異常を検出します。 【フィルム】異物。良品のクリアな基準に対して検出します。 【組立】欠品・組付けミス。部品の有無と位置を検出します。 【印字】刻印不良。文字のずらし・抜けを検出します。 どの対象も、まずは無償のモデル作成（初回無料）で実際の画像による精度検証を行い、基準を満たしてから導入します。既存装置へのDLL組み込みで、不良品サンプルが少ない工程も教師なし異常検知で対応可能です。
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。
目視検査に頼り、判定が属人化していませんか？「熟練者の目」は退職や異動で失われ、検査員の確保そのものも容易ではありません。DeepAge Sensorは、目視検査を自動化するAI画像検査ソフトです。良品画像だけで学習を始めるので、不良品サンプルが数枚しか無い工程でも導入できます。既存の検査装置へは検査用DLLを1つ足すだけで組み込まれ、GPU不要の産業用PCで動きます。まずは御社の検査画像で無償のモデル作成を試し、精度検証の結果を見てから導入を決められるので、検討のリスクはほぼありません。
画像を扱う装置に、AI検査機能を載せたい装置メーカー・SIerの皆様へ。DeepAge Sensorはビルド済みの推論ライブラリ（Windows/UNIX）として提供されます。参照するのは公開Cヘッダ1つだけ（extern "C"）。C/C++ならリンク、Pythonならctypesでロードするだけで動きます。CPU版はGPU・CUDA・ドライバがいずれも不要で1枚12ms（GPU版は2ms）。学習は当社のクラウドで行い、装置に配るのはモデルファイルだけなので、モデル更新のたびに装置ソフトの再ビルドは不要です。教師なし異常検知ライブラリ（.uai）も同じAPI構造で併用可能。評価用のライブラリとサンプルモデルをお渡ししますので、まず御社の環境でcreate→load→inferenceが通るかご確認いただけます。OEM／ホワイトラベル提供。一次サポートは御社、二次サポートは当社が担当します。
私たちは人工知能技術の中でも近年特に注目を集めるディープラーニングを主軸とした開発をおこなっています。 もちろんお客さまのご要望に対して提供しうる技術は千差万別です。 ニーズを的確に汲み取り、最適なソリューションを提供いたします。 できること 画像認識、自然言語処理、音声認識、レコメンドエンジン、 センサデータなどを用いた異常検知、顧客クラスタリング、 DM・広告最適化、マッチング最適化、市場予測、 商品の発注・在庫最適化、故障検知、LTV(顧客生涯価値)予測、 不動産予測、サイトのコンバージョン解析、アンケートデータ解析、 問い合わせの解析、人工知能技術に関するコンサルティング・要件定義の支援、 その他人工知能・機械学習に関連するシステム全般
目視検査に頼り、判定が属人化していませんか？不良品サンプルが数枚しかなく、AI導入を諦めていませんか？ DeepAge Sensorは、そんな現場のためのAI外観検査ソフトです。良品画像だけで学習を始められ、検査用DLLとして既存装置にそのまま組み込みます。 【実績】2018年から稼働、累計100台超の導入実績。 【学習方法】 ・教師あり学習：OK/NG画像から新規に学習（100枚程度から） ・ファインチューニング：既存モデルを追加データで改善 ・教師なし異常検知：良品画像だけで導入（不良品サンプル不要） 【精度】 19データセット全てで精度99%以上（自社検証） 学習収束：SGD比2.6倍高速（独自Muonオプティマイザ） 学習時間：目標精度到達まで約1/3に短縮（Early Stopping） 【導入ステップ】 画像をWebにアップロード→学習を依頼→検査用DLLを受け取り組み込み まずは貴社の検査画像をお送りください。初回のモデル作成は無料で、精度検証の結果をレポートしてご報告します。不良品画像が数枚しかない場合もご相談ください。
