有限会社竹入自動車
ICT事業部
AIの眼(アイノメ)外観検査ソリューション AI技術で精度と効率を飛躍的に向上
少量の正常画像で学習可能
AI・ITのスキル必要なし
カメラやロボットと接続可能
導入事例
導入まで
の流れ
お客様
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日々の業務で
こんなお悩み
はございませんか？
学習用データが大量に必要と言われたが、準備ができない
見積もりを取ったが、あまりに高過ぎる・・・
クライアント視点で一貫して相談に乗ってほしい
一度導入をしたが、求める精度が出なかった
人手不足で検査員の補充が難しい
これらお悩みは、
AIの眼外観検査パッケージ
で解決できるかも

Features
AIの眼(アイノメ)
外観検査パッケージとは？

01 高精度な画像解析

AI技術で微細な欠陥も正確に検出する
画像解析機能

目視検査にかかる時間とコストを削減し、製品の品質を最大限に高めます。

02 自動判定と分類

合格か不合格か、あるいは異常の種類
に応じて分類可能

特定の事象に対し、瞬時な判別と高性能なレポート機能

03 簡単な導入とスケーラビリティ

分かりやすいインターフェースと
操作しやすい設計

すぐに使用開始ができ、企業成長に合わせて拡張可能な柔軟なパッケージ
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PACKAGE
AI関連商品

01 AI関連製品

熊検知装置
｢AI MIHARU(AI見張る)｣

導入前の背景と課題

  • 熊による人的被害が問題になり、効果的に追い払うデバイスが欲しかった
  • AI 搭載 PC を屋外でソーラー電源を元に効果的に動かす手法がなかった
  • 熊だけに反応し、他の野生動物には反応して欲しくない

導入時の取り組み

Jetson nano+屋外監視カメラ+スピーカー+人感センサー+ソーラーバッテリ+マイコンのシステム構成により、人感センサーの反応で装置が起動。熊かどうかを入力映像を元に判別し、熊がいた場合は音を出して追い払う

応用事例

  • LET 基板を接続し、インターネット経由で検出結果を指定サーバーへ送信することが可能
  • 学習させてモデル生成を行うことで、熊以外の対象物をターゲットにすることが可能
  • 外部機器と連携させて、検出した場合のアクションを変更することが可能
02 開発中

AI学習関連教材
｢育つカメラ｣

導入前の背景と課題

  • 高校学習で情報２が必須科目となり、AI について学生が効率的に学べるツールが欲しい
  • 子供が AI 学習のアノテーションやモデル生成について直感的に操作したい
  • AI とは難しいという先入観を無くしたい
  • AI のアノテーション自動ツールを含む、「AI の眼」の応用事例

導入時の取り組み

  • カメラで撮影した画像をアノテーションすることにより、自身のオリジナルの AI モデル（物体検知）を作成することができる
  • そのモデルを取り込んで動かすことにより、リアルタイムで撮影した映像にバウンディングボックスが描画される
  • どのように学習させればどのようなモデルが生成されるかわかるので、AI がどのように学んでいるかを学べるような仕組み

FLOW
導入までの流れ

1

ヒアリング

要件定義

企業のニーズや検査対象の製品、検出したい欠陥の種類を聞き、必要な機能やスペックを定義します。

2

システムの提案

設計

必要であればカメラの配置や、検査範囲、照明設定、検査アルゴリズムなども詳細に設計します。

3

テスト導入

調整

実際の検査ラインでシステムを試験的に実行させ、撮影の精度や検出アルゴリズムの精度を確認しながら調整します。

4

稼働開始

トレーニング

オペレーターに対して、操作方法や検査システムの管理方法についてトレーニングを実施します。その後、システムの本格的な稼働が開始され、品質管理のしっかりとした外観検査が行われます。

5

アフターサポート

メンテナンス

導入後もシステムの稼働状況をサポートし、必要に応じてメンテナンスやアップデート対応を行います。また、新たな検査要件が発生した際の追加機能の導入や設定の調整などにも対応します。

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STRUCTURE
AIソリューション
外観検査パッケージ
動作の仕組み

画像取得

画像取得

高精度なカメラやセンサーが製品の外観を撮影し、詳細な画像データを収集します。

解析

解析

収集した画像データをAIと高度なアルゴリズムが解析し、表面の傷や汚れ、変形などの欠陥を自動的に検出します。

結果表示

結果表示

検査結果を途中で表示し、合格品・不合格品の分類を行います。

レポート生成

レポート生成

検査データは自動で保存され、月次や年次でのレポートも生成可能です。

SAMPLE
検知対象画像例

毛髪
毛髪
材料不良(湯回り)
材料不良(湯回り)
加工不良
加工不良
その他にも、さまざまな画像(対象)に対し、AI検査が可能です。
目視で判断可能な画像であれば、AIに学習させていくことで「不良」を検知できるようになり、また、「良品」を覚え込ませることで不良を弾くロジックも可能となります。
カメラ・照明・検出アルゴリズムにより同じ技術でも精度が大きく異なってきます。
UV照射
UV照射
製造業において、UV照射を行うことで可視光では判別が難しい不良も見分けることができるようになります。
これにより、高まった検出精度に対しさらにAI処理を行うことで、システムとしての検出精度・信頼性を高めることができるようになります。
弊社は、今までの経験と高い技術力、そして不可能を可能にしていく技術に自信を持っています。
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FAQ
よくあるご質問

A                    

人の目で見て違いが感じ取れるような対象物であれば、どのような製品でも対応可能です。また人の目で見て違いがわかるようにするための撮影も重要です。その辺りも実現可否性も含めてサポートさせて頂きます。

A                    

御社の希望の場所をヒアリングさせて頂き、設置させて頂きます。設置環境がシビアであれば、その対策が行われているハードを選定させて頂きます。メンテナンスも契約条件により対応させて頂きます。

A

貴社の状況に合わせ、弊社パートナーと組んで照明やカメラも提供いたします。

A                    

はい可能です。本製品は弊社で１から開発した自社製品ですので、自由にカスタマイズすることが可能です

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