AI外観検査ソリューション WisSight

AI外観検査ソリューション WisSight 外観検査工程に AI 外観検査 こんな課題はありませんか？ ソリューションで 解決！ 慢性的な人手不足で検査員が確保できない AI 外観検査の利点 従来の画像検査機や目視では 検査員の人件費と教育コストがかさんでいる 識別困難だった検査が可能に！ 目視検査精度のバラツキを、 目視検査のバラツキのため、検査品質を保てない AI で高位平準化・精度向上を実現！ 画像を学習させるだけで使えるため、 既存検査機の未検出・過検出に対処したい 検査機器の調整負荷を軽減！ 特長 1 特長 2 特長 3 現場知見 キズ有り Windows 環境の GUI 操作でAI 作成 現場知見×AI×ICT で トータルサービス AI 学習 AI AI 評価 製造ライン AI ICT 技術 高精度の画像認識AIを 1台の検査用エッジPCで、 パナソニックでの実績を基に カンタンに作成できる 複数の検査項目に対応 ワンストップでご提案 お客様自身でカンタンにAI作成が可 1台のPCで複数のカメラや検査装置と パナソニックの製造現場での導入実績 能。直感的なGUIで、画像データから 接続することが可能です。また1台の と知見を基に、最新のICT技術および 学習させたい部分をドラッグ＆ドロップ カメラ画像から複数の検査項目にも対応 AI技術を融合し、お客様に最適なシス するだけで高精度の画像認識AIが作 可能なため、コストの抑制が図れます。 テムをご提案。システム検証・構築 成できます。国内製のソフトウェアだ 検査用の標準ソフトウェアもご用意して から現場導入までトータルでサポート から、導入後のサポートも安心です。 おり、スムーズな導入が可能です。 します。

■ AI 外観検査ソリューションの仕組み ディープラーニングで外観が異なる物体を 画像を撮影 生成したモデルで 対象を検出 判別できる画像認識モデルをコンピューター 画像認識モデルをもとに AIが画像を判定 上に生成。生成されたモデルを用いて、検査 対象の画像に欠陥などの特徴があるかどうか、 X1 欠陥 自動で検出するシステムです。 Xk 欠陥 発見 Xn アルゴリズムのイメージ ■ システム構成例 ■ 導入ステップ 期間 ①画像取得※1 AI 評価・プランニング (パターン1) 約 2週間 1 一定量の画像データを用いて、 ～ 画像認識モデルの生成・認識可能 1 ヵ月 画像検査機 性を評価します。 ①画像取得※2 　AI学習・ (パターン2) ②AI判定 生成 PoC（実証実験） 2 検証用の AI 検査システムを 3 ヵ月程度 スモール開発し、現場での実用に 検査用カメラ AI検査用 AI学習 耐えうるか評価検証します。 エッジPC サーバー ④制御信号 送信 本番システム開発・導入 3 PoC の結果をもとに、本番稼働用 ３～６ヵ月 ③判定結果 システムの開発・導入と、ライン 程度 製造ライン 設備機器 PLC 送信 横展開を行います。 ※1 既存画像検査機から取得　※2 新設の検査用カメラから取得 ■ 導入事例：金属箔の表面外観検査 Before After 目視による 自動検査装置 検査NGの 検査 自動検査装置 検査NGの ♪ 画像 画像 AI判定 オペレーション時間 平均77%減 不良分類を詳細化 金属箔 金属箔 15 種 89種 (検査対象) (検査対象) 品質改善に活用 価格についてはお問い合わせください。 下記WebサイトではWisSight の最新情報のほか、お得なキャンペーンもご案内しております。ぜひご覧ください！ Webサイト https://www.panasonic.com/jp/business/its/ai/machine-vision.html ●記載されている内容は、2022 年10月現在のものです。予告なしに変更する場合もございますので、あらかじめご了承ください。 PST-1911JT161C ●本サービスは法人のお客様を対象としています。個人のお客様は対象外とさせていただきます。 ●本リーフレットに記載されている会社名、製品名は、各社の商標または登録商標です。なお、本文中では、™、®マークは基本的に明記していません。