製品概要

人が傷と感じる特徴をあらかじめ学習したAI画像フィルタ。未知の傷や複雑背景でも傷の定義や調整不要で欠陥を検出し、目視検査の手法を自動化する。

解決する課題

  • 傷の定義が難しく調整に時間がかかる多品種・複雑形状の検査
  • 低コントラスト欠陥を検出するための複雑なフィルタ調整（見落とし・過検出の発生）
  • 熟練検査員頼みだった目視検査の自動化・ばらつき低減

主要特徴

  • 熟練者の感性を再現 – 予測不能なサイズ・形・色の傷もAIが判断し抽出
  • 過検出を低減 – 良品のばらつきを学習し、許容範囲から外れた欠陥のみ検出（見すぎ防止）
  • 専用ハード・スキル不要 – FHコントローラ上で動作、従来機器に後付け導入可能でAIエンジニア不在でも運用可

技術仕様

対応材質
金属 樹脂 電子部品
対応形状
平板（シート・板状） 円筒（棒・パイプ状） 複雑形状（異形）
検出対象欠陥
キズ 異物 バリ 欠け
照明条件 多色・多角度の専用照明（MDMC照明）で微細欠陥を強調可能
ライン対応 インライン

導入事例

金属部品製造業（外観キズ検査）

導入効果：

検査員依存の削減により省人化と品質安定化を実現 詳細を見る

推奨シナリオ

多品種少量生産品 高速生産ライン 検査員不足・人件費高騰