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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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検査装置へのAI組込みガイド

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不良品サンプルが無い工程で外観検査AIを立ち上げる方法

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この製品に関するニュース(7)

不良品画像0枚のAI外観検査を装置に組み込める推論ライブラリを提供開始

  • 製品ニュース

AI外観検査プラットフォーム「DeepAge Sensor」の教師なし異常検知を、検査装置に組み込める推論ライブラリ(Windows向けDLL)として提供開始しました。良品画像だけで学習したモデルを装置上で実行でき、不良品画像は学習に不要です。GPU・CUDAは不要でCPUのみで動作し、外部通信は行わず装置内で完結します。C言語インターフェースでC/C++/C#から組み込め、当社名義のコード署名(Authenticode)付きで出荷できます。

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AI外観検査モデルを現場の追加画像で更新、多段ファインチューニングに対応

  • 製品ニュース

AI外観検査プラットフォーム「DeepAge Sensor」に多段ファインチューニング機能を追加しました。ファインチューニングで作成したモデルを、次の追加学習の元モデルに指定できます。現場で集まった追加画像だけをアップロードすれば、ゼロから学習し直さずにモデルを更新でき、同一系譜で最大5回まで積み重ねられます。依頼一覧では世代と系譜(派生元)を確認できます。あわせて検証ツール「Sensor AD」に、判定しきい値を選ぶためのスコアグラフを追加しました。

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不良品サンプルが無い工程での立ち上げ方など、AI外観検査の技術資料3種を公開

  • 製品ニュース

AI外観検査プラットフォーム「DeepAge Sensor」の技術資料3種を無料公開しました。「不良品サンプルが1枚も無い工程で外観検査AIを立ち上げる方法」(12P)は、良品画像だけで異常検知を立ち上げる5つのステップと、実データ検証で分かった落とし穴をまとめた技術ノートです。ほかに製品カタログ(14P)、装置メーカー様向けの「検査装置へのAI組込みガイド」(13P)を用意。氏名・会社名・メールの3項目でダウンロードいただけます。

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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

  • 製品ニュース

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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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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