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AI外観検査ソフト『DeepAge Sensor』不良品画像0枚

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DeepAge Sensor

最終更新日:2026年08月19日

株式会社Spot
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不良品画像0枚でも導入できるAI外観検査/良品画像だけで学習、既存装置に組み込み/2018年から累計100台超が稼働中

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。

    その他分析機器その他ソフトウェア
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AI外観検査ソフト『DeepAge Sensor』不良品画像0枚

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  • 関連リンク - https://sensor.deepage.net

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基本情報

【推論速度】GPU 2ms/枚、CPU 12ms/枚 【デプロイ】DLL(Windows/UNIX)、並列分散、フェイルオーバー 【GPU】NVIDIA A10 / Ampere / Blackwell対応 【対応学習方式】教師あり / ファインチューニング / 教師なし異常検知 【検知対象】 電子部品実装:半田不良 金属プレス:キズ・打痕 樹脂成形:バリ・欠け フィルム:異物 組立:欠品・組付けミス 印字:刻印不良

価格情報

直販:25万円/カメラ/年〜/装置メーカー様向けOEM提供あり(条件は個別相談)/初回モデル作成無料・最短1週間

価格帯

10万円 ~ 50万円

納期

~ 1週間

用途/実績例

・電子部品実装業界:基板の半田不良検査 ・金属プレス業界:表面キズ・打痕検査 ・樹脂成形業界:バリ・欠け検査 ・検査装置メーカーへのAI組込み(OEM) 2018年から累計100台超を製造現場に提供。検査装置メーカー様へOEM提供中。

詳細情報

  • 1_装置への搭載実績100台超.png

    8年の稼働実績・100台超の導入実績と主要スペック

  • 2_3つの学習方法_不良品画像0枚でも可.png

    3つの学習方法(教師あり/ファインチューニング/教師なし異常検知)

  • 3_CPUだけで検査_学習はクラウド.png

    システム構成図(学習はクラウド/検査は現場のCPU)

  • 4_導入4ステップ_最短1週間初回無料.png

    導入4ステップ(最短1週間・初回無料)

  • 5_検知対象6業種.png

    検知対象6業種(電子部品実装/金属プレス/樹脂成形/フィルム/組立/印字)

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この製品に関するニュース(4)

センサ画像の教師なし異常検知デスクトップアプリ「Sensor AD」をリリース

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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異常として検出するデスクトップアプリ「Sensor AD」を提供開始。不良品サンプルを大量に用意する必要がなく、不良品の収集が難しい現場でも導入初期から異常検知の運用を始められます。推論はCPUで動作し、GPUは不要。寄与ヒートマップによる可視化や、False Positiveの自動クラスタリング機能を備えます。

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DeepAge SensorのMuonオプティマイザを刷新、収束速度2.6倍・難データの学習精度を大幅向上

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DeepAge SensorのMuonオプティマイザをFrobenius正規化+BF16数値契約に刷新。実データ20データセットの検証で、最高精度中央値100%、90%精度到達がSGD比約2.6倍高速(600バッチ vs 1,700バッチ)。SGDでは学習できなかった高難易度データセットでも97〜100%の精度を達成。NVIDIA最新GPU(Blackwell/sm_120)での動作も検証済み。

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DeepAge Sensorの学習時間を大幅に短縮、Early Stopping機能をリリース

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DeepAge SensorにEarly Stopping機能をリリース。検証精度が目標値に到達した時点で学習を自動的に打ち切り、精度を維持したまま学習時間を最大1/2に短縮。GPUリソースの効率的な活用により、より多くのモデルをより短い時間で学習可能に。

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DeepAge Sensorにファインチューニング機能を追加、利便性が大幅に向上

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DeepAge Sensorにファインチューニング(追加学習)機能を追加。既存モデルをベースに追加の画像だけで再学習可能になり、ゼロから学習し直す場合に比べ少ないデータ量と短い時間で精度改善が可能に。新しい不良パターンが出てきたときの改善サイクルが大幅に短縮されます。

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データを活用したサービスを提供しています データから生まれる価値が日々高まってきています。営業目標やマーケティングで数字を追うことはあっても、コンピュータで大量のデータを処理して新しい価値を創造することはそれほど重要視されてきませんでした。 テクノロジーは日々進化しています。クラウド上に様々なデータを集め、大量のデータを処理することができるようになりました。しかし、そのような技術と価値を理解していても、まだまだ実用化は十分になされているとは言えない状況にあります。私たちは現状の問題を正しく理解し、人工知能や新技術でそれを解決できるかを真摯に検討し、最適な形で世の中に発信していきます。

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