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【Deep Inspection:製造業の目視検査へのDeep Learningを用いた自動化システム導入の事例紹介】

製品カタログ

DeepInspectionご紹介です。多業種に対応したAI画像検査ソリューションです。

Ristが提供するサービスは全てオーダーメイド開発です。
パッケージ商品ではない分、お客様の課題に合わせた開発が可能です。
また、高度な3Dレンダリングが可能な技術者もいるため、不良が出にくい製品への対応も可能です。
一からの対応はもちろんですが、
「AIのパッケージ商品を使ったがうまくいかなかった」
「他社で開発が難しいと言われてしまった」
「データがなかなか取れなくて困っている」
など難しい案件も是非とも一度ご相談ください!

このカタログについて

ドキュメント名 【Deep Inspection:製造業の目視検査へのDeep Learningを用いた自動化システム導入の事例紹介】
ドキュメント種別 製品カタログ
ファイルサイズ 1.1Mb
取り扱い企業 株式会社Rist (この企業の取り扱いカタログ一覧)

このカタログの内容

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Deep Learningによる検査システム 経験を積み柔軟に判別 高速均一化を実現するAI “人間では判断できるが、従来の画像処理システムではうまく判別できない”。そんな対象に力を発揮する のがDeep Learningを用いたDeep Inspection。経験を積むほど判定精度を高め、極めて高いパフォーマ ンスの高速均一化を実現します。 DEEP INSPECTIONの特徴 自信度を付加した判定 継続運用でレベルアップ 既存ラインへ導入可能 過去の結果と比較し自信度を算出。自信度の高い 人が経験を積むように、Deep Learningは学習デー 私たちの製品はパッケージではなく、現在のライ ものは自動検査へ、低いものは人に委ねる仕組み タが増えるほど判定精度が上がります。継続的な ンを生かしたシステムを提案しています。様々な です。低い自信度のものだけ目視検査することで、 運用で経験を積んだAIは、熟練の職人のように 現場に合わせて設計し、長期間の運用とアップグ 確実に負荷を軽減し、精度を飛躍的に高めます。 頼れるシステムになります。 レードを視野に入れた製品を提供しています。 従来の画像検査 Deep Inspectionシステムでの検査例 食品 キズ ホコリ ガラス粉 人間が経験と感覚で行っている目視検査をAIで行う等 表面異常の 歪み・たわみ、光の加減 製品個体差があるものなど 種類や程度の分類 による見え方の変化等 異常箇所の検知例 数値で定義できないものは 汚れ群 検査困難 キズの位置 光加減 サビ群 の差異 キズ群 個体差 検知箇所 Case.1 鏡の表面検査工程 従来のシステム問題点 Ristによるアプローチ 試験結果 画像の色味など数値化→人が閾値を決める 多クラス分類の畳み込みネットワーク(CNN)を使用 従来のシステム精度60% 良品 入力 分類 キズ Ristのシステム ❶ 閾値の設定が困難 歪み ❷ 精度 ほどの対象あり 精度97%を達成60% 独自の「 自信度」 開発 システム全体のスピードと精度をRist Deep Inspection を 向上し、目視検査の負荷を軽減 精度99%以下 精度99%以上 全ライン導入後は検品作業員が 低い自信度のものは 高い自信度のものは 7割削減 従来通り目視検査 自動検査 海外展開を視野に入れ、検査の自 最終的に、検査員が目視で確認 動化により得られたデータから上流 Deep Inspectionの判定自信度 工程の最適化なども目指していく Case.2 領域抽出によるパッケージ検査工程 従来の製品検査機器 Ristによるアプローチ 試験結果 間違えた領域 自動運転や医療に利用されている領域抽出ネットワークを利用 パッケージのある領域をDeep Learningで抽出し、測定 従来の検査機器 Input Convolutional Encoder-Decoder Output 100枚に1枚のエラー Pooling Indices 高 さ Ristのシステム本来検出したい 領域 RGB Image Conv + Batch Normalisation + ReLU Segmentation パッケージのPooling Upsampling Softmax 領域を抽出 幅 10,000枚に1枚のエラー 100倍の精度向上を実現 影・シワ等の影響で測定すべきラインの検出を間違え、 2018年 100枚に1枚程、上記のような正しくないラインを検出 工場での稼働実証実験完了 DEEP INSPECTION