AIと画像を活用した外観検査

画像認識 による製 現 け 画像認識AIによる 製品検査の自動化・効率化 検査工程における製品の異常検知に、カメラと組み合わせた画像認識AI の仕組みを適用することで、自動化・効率化を実現します。 製品のひび割れや傷、異物、寸法の違いなどだけではなく、印字の不良や 部材の実装状態・梱包状態などといった幅広い不良にも適用可能です。 画像認識AI 製品等の異常検知の自動化 導入のメリット 1 異常検知を自動化することで、従来の人力検査の作業コスト・時間を削減 2 専用に学習させたAIが検査するため、チェックの漏れやばらつき、ミスを低減 3 アラートの発報やPLCを介した緊急停止等、他設備との連携も実現可能 4 運用開始後も画像を蓄積・活用することで、AIの継続的な改善も可能

HCTechで広がる活用のかたち 製品外観の異常検知以外への適用 表面・外観の製品異常以外にも、画像認識AIは適用可能です。 例：部材の実装状態・梱包状態（自動封函機） 4,000箱／時間（1秒に1.1個）と高速で封函する自動封函機で、 発送箱の納品書の状態の適切・不適切を画像認識AIが常時判断 している事例もあります。 Human Centered Technology® （HCTech®）とは、新しい時代のための CACのソリューションコンセプトです。 人を中心としたヒト・モノ・コトに関するあらゆるデータを、センサー類やIoTなど さまざまな技術で検知し、AIが分析・推定することで、人を察し、人を活かし、 人を健やかにする、人を中心とした技術です。 中 箱