【食品業界で話題！検査品質向上・人材不足解消に】AI画像判定サービス MMEye（活用事例付き）

AI画像判定サービス 食品業界で話題！検査品質向上・人材不足解消に システム構成例 弊社提供範囲 （設置治具等除く） AI画像判定サービス 制御信号 データ蓄積＆学習 検査 判別モデル 生産設備 （排出機構等） 学習画像 エッジPC ・判別モデル作成 ・追加学習 撮影トリガ信号 積層表示灯等 今まで自動化できなかった目視検査工程の ・データ自動分類 （DI） ・モデル管理 カメラ+照明 数値化できない部分をAIがルール化し、自動判定します。 ・画像閲覧 AIや画像処理の専門知識も不要！ 光電センサー等 異物混入検査 トッピング検査 変色 画面イメージ 皮混入 金属探知機で見つけられない お弁当等の盛り付け検査、 異物は人の目しか頼れない？ 人手でやっていませんか？ ▼判定モデル作成イメージ（クラウド側） ▼リアルタイム判定イメージ（エッジ側） 虫混入 良品 欠け（大） 欠け（中） 欠け（小） 個数カウント 正常 汚れ 食品検査 010 050 個体差？包装の光沢？画像判定 個体差が大きな食品の判定。 割れ はみ出し の障害に悩んでいませんか？ 自動化を諦めていませんか？ ４つのポイント １．AIが画像を学習し、物体検知・分類・異常検知を自動で判定。 使えば使うほど賢くなる！当社独自技術 ２．周辺装置との連携支援により、排出・ロボットピッキング等の自動化実現をサポート。 ３．モデルを作成するクラウドから現場用のエッジPCまで提供することで、システム構築の手間 １．正常な画面のみで、異常や不具合を判定可能。 を削減。高速な処理を実現。 この製品には、 ２．類似度の低いものを自動抽出することで、データ分類の手間を削減。 YEデジタルのAI「Paradigm」が 使われています。 ３．サンプル画像の自動生成技術で、画像収集にかかる時間を短縮。 ４．AI判定結果に人による判断結果を追加学習させることで、熟練スタッフのノウハウを学習。 学習を繰り返すことで、検知精度を向上。 www.ye-digital.com gm2m_sales@ye-digital.com 本 社 福岡県北九州市小倉北区米町二丁目1番21号 〒802-0003 TEL(093)522-6560 三田オフィス 東京都港区芝五丁目36番7号 三田ベルジュビル 〒108-0014 TEL(03)6809-4750 新大阪オフィス 大阪府大阪市淀川区宮原四丁目3番7号 MPR新大阪ビル 〒532-0003 TEL(06)7222-0680 ●このカタログ記載の内容は2022年7月現在のものです。 ●掲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。 ●記載内容は予告なく変更することがあります。 22G.YDC.S

AI画像判定サービス 活用事例 AI画像判定サービス AI画像判定サービス 異物混入検知 トッピング・盛り付け検査 ビニール AIならではの高精度な異物検知 虫 AIならでは！個体差があっても高精度に検知 片 髪の毛 ● AIが目視では見逃しやすい異物を検知 AIがおかずやトッピングを検査し、 ●異物の種類や程度もAIで判定可能 人に代わって異常をチェックします。 ●事例：個体差の大きな食品への異物混入検知 ●事例：お弁当の具材チェック 例）ひじき、昆布など 例）冷やし中華の具材 正常 異常 片 紅ショウガなし 具材はみだし 配置間違い ビニール エビ カニ AI画像判定サービス AI画像判定サービス 入数検査 個体差の大きい食品の判定 6 AIならではの高精度なカウント機能 AIが「あいまいさ」を含む判定をルール化 焼けすぎ 食品検査における ● AIが商品の入数を自動カウント 「あいまい」あるある ●焼色異常の判定 ●商品が接触していてもカウント可能 ●千差万別な異常品の選定（欠け、汚れ等） 欠け ●事例１：個体差の大きな食品 ●事例２：箱詰めされた個包装食品 ●事例：チョコレート入りクッキー ・食品の品種判定＋個数カウント ・表面の光沢や重なりなどで、 インジェクション不良 欠け 従来の画像判定機器では難しかった計数に 異常種類を判定するので、 迅速に調整対応ができる！ 製造ロスの削減につながる！ 生地の調整 インジェクション装置の or 調整 焼き温度の調整