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企業名:株式会社電算 カテゴリ名: 外観検査 製品名:AI外観検査システム「Observe AI」

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PoCで終わらない
実運用レベルを目指すAI外観検査システム

AI外観検査システム「Observe AI」

8K、4K画像やラインスキャンカメラにも対応!
株式会社電算が提供する「Observe AI」は、製造ラインにおいて製品の外観検査と寸法計測を瞬時に行い、良品・不良品を高い精度で判定します。多品種少量生産でも柔軟に運用が可能です。

3つのPOINT

  1. POINT01

    良品学習AI×NG箇所学習AI×独自画像処理技術

    良品学習AIはもちろんのこと、NG箇所学習AIと、検査画像の前処理を行う独自画像処理技術をかけ合わせることにより、厳しい検査基準にも対応することができます。
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  2. POINT02

    高解像度画像での高精度な画像判定

    独自技術(特許第6960620号)により、高解像度の検査画像を細かく分割し判定します。8K・4Kカメラなどの高解像度の画像でも高精度で安定した検査が可能です。
    point2
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  3. POINT03

    外観検査と寸法計測を瞬時かつ同時に実行可能!

    生産ラインに設置したLED照明と産業用高精度カメラで撮影した製品の画像を リアルタイムにAIを用いて解析し、外観検査と寸法計測を高速かつ同時に行えます。
    point3
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目視検査、従来の外観検査システムにおける課題を解決!

目視検査の課題

  • 検査精度にばらつきが生じている
  • 検査員が慢性的に不足している
  • 熟練技術者の減少により技術継承が困難になっている

従来の外観検査システムの現状

  • 多品種少量生産に柔軟に対応できない
  • 良品学習AIでは対応しきれない検査項目がある
  • 対象製品ごとの複雑な検査設定が必要となる

産業用高精度カメラで撮影した画像を
AIがリアルタイムに解析

目視検査、従来の外観検査システムにおける課題を解決!

「Observe AI(オブザーブ・アイ)」は、生産ラインにLED照明と産業用高精度カメラを設置し、撮影した製品の画像をAIがリアルタイムに解析し、外観検査と寸法計測を高速かつ瞬時に行うとともに、製品の良・不良を高い精度で判定する電算が独自に開発したシステムです。
これまで検査が難しかったサイズの大きい高解像度の画像でも解像度を下げることなく高精度で安定した検査が可能です。この技術について2021年10月に特許を取得しました。(特許第6960620号)

  1. 良品学習AI×不良箇所学習AI×独自画像技術
    運用レベルの検査精度を目指すことを目的に、良品学習だけに頼らず不良箇所学習AIによる複雑な良/不良判定基準への対応や、独自画像処理技術によるデノイズ処理などをかけ合わせることにより、従来のAI外観検査では難しかった検索項目にも対応ができます。
  2. 外部機器との連携にも柔軟に対応
    デジタルI/OやPLCとの通信機能を標準搭載しており、排出機構や表示警告灯との連携も可能。検査結果の見える化や、IoTツールとの連携にも対応することができます。
  3. 検査に最適な環境を提案
    カメラ・照明などの撮影機材や検査環境は、専門企業と連携し、製品や生産ラインに最適なものをご提案します。
  4. 検査ブースにも対応
    生産ラインでの検査だけでなく、検査ブースや検査台での検査にも対応します。生産ラインでの検査だけでなく、検査ブースや検査台での検査にも対応します。

産業用高精度カメラで撮影した画像をAIがリアルタイムに解析

特長

  1. ノーコードでAI学習と検査手順の作成可能
    AIやプログラミングの専門知識がなくてもAI学習と検査手順の作成が可能なため、新たな製品検査の自動化が可能です。
  2. 未知の欠陥を検出
    良品画像のみでAI学習が可能であるため、不良品のパターン画像がなくても微細な異常や未知の欠陥の検出が可能です。
  3. 外観検査と寸法計測を瞬時に実行可能
    1検査対象品に対して、外観検査と寸法計測の組合せで同時に最大4パターンの検知ができます。

Observe AI特長

Observe AIの特許技術

  • 高解像度画像でも高精度で安定した検査が可能
    高解像度の検査画像でも、独自技術により細かく分割し判定する機能を有しており、
    分割されたエリアごとにAIが学習・検査を行うため、各マスの検査エリアが狭く、
    欠陥は拡大画像のように大きくなり、ホコリレベルの欠陥も高い精度で検知できます。

Observe AIの特許技術

検査対象ワーク

  • 金属プレス製品
  • 金属塗装製品
  • プラスチック製品
  • チューブ等の容器
  • 食品の包装・内容量(枚数)
  • 食品
  • ドリル
  • スマホケースの印刷物 など、
    多種の外観検査に対応可能です。

対象検査例

キズや汚れ、成形不良、異物の混入など、外観検査全般に対応しています。
さらに、外観検査に加えて、寸法計測を同時に行うことが可能です。

アセスメント、導入検証、導入、運用の
4つの導入ステップ

お客様の検査における課題の把握から開始し、導入検証を通して検知率を測定。効果や判定精度を評価したうえで導入、運用へと進めます。なお、アセスメントは検証条件により、無償あるいは有償で実施いたします。

アセスメント、導入検証、導入、運用の 4つの導入ステップ

導入企業様からのコメント

「発生頻度の少ない不良品画像の用意が不要な点に使い勝手の良さを感じた」「検査工程の負荷軽減だけでなく、品質向上につなげられた」とのお声をいただいています。

担当者の声

外観検査システムをご検討中のお客様に向けて、2023年6月にオンラインセミナーを実施します(参加無料、事前申し込み制)。詳しくは弊社ホームページをご覧ください。

このようなお客様におすすめです

  • 今の外観検査システムの精度に課題を感じている、満足していない
  • 誤検知による不良品発生や製造ラインの停止を防ぎ、生産性を向上させたい
  • 多品種少量生産の製造品に柔軟に対応するため、AIモデルをノーコードで自社構築できるシステムを検討したい
  • 金属加工品や、化粧品、食品など、検査の自動化が難しかった製品に対応可能なシステムを探している
  • 検査精度のばらつきを防ぎたい、属人的な作業を自動化し、負担軽減を図りたい

利用料金

利用料金
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初期費用
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無料プラン
なし
無料トライアル
なし

よくある質問

Observe AIと他社製品との違いを教えてください。

少量の良品画像で検査できる点、外観検査と寸法計測を同時に実行できる点は
これまでの外観検査システムにはない特長です。

多品種少量生産に対応とあるが、具体的にどのように対応できるのか教えてください。

AIの専門知識がない担当者でも直感的な操作でAIと検査手順を作成できます。
新たな製品の検査設定も容易に行えるため、多品種少量生産の製造業でも柔軟に運用できます。
同一ライン、同一検査環境であれば、製品の種類ごとにライセンスを追加購入する必要はありません。

検査に対応できる製品のサイズを教えてください。

ワーク(検査品)サイズに応じてカメラ・レンズを選定しますので、ワークサイズに上限・下限などの制限はありません。ただし、撮影環境の都合で※WD(ワークディスタンス)に制限がある場合には、それに応じてワークサイズにも制限が発生します。また、検出したい不良の大きさによってはワークサイズに上限が発生します。
※撮像したい対象物に必要な視野と焦点距離から、焦点の合う位置。

カメラや照明は自社の製造ライン上に設置することは可能でしょうか。

製造ライン上に設置することは可能です。具体的な設置方法につきましては、お客様の製造ラインに最適な検査環境の構築をご提案いたします。

寸法計測の精度や誤差は、どのくらいでしょうか。

寸法計測の精度・誤差については、使用するカメラ・レンズ・照明、設置条件、ワークの色や形状など、非常に多くの要素に強い影響を受けます。そのため計測精度については、これらの条件を確定させたうえで、アセスメントの実施を行った結果をもっての回答となります。

システム導入時の提供形態はどのようなものがありますか。

導入時のシステムの提供形態としては、お客様のニーズに合わせた「オールインワン型」と「サーバー型」の2つのパターンをご用意しています。
それぞれの提供形態では「Observe AI」のライセンス以外に検査用PC・サーバー、カメラ・レンズ、照明を別途ご用意いただく必要がございます。お客様の製造ライン・検査対象物を確認し、ご要望に応じて最適なご提案をいたします。

AI外観検査システム「Observe AI」

製品概要

AI外観検査システム「Observe AI」

製品説明

8K、4K画像やラインスキャンカメラにも対応!株式会社電算が提供する「Observe AI」は、製造ラインにおいて製品の外観検査と寸法計測を瞬時に行い、良品・不良品を高い精度で判定します。多品種少量生産でも柔軟に運用が可能です。

カテゴリ
目的
  • 業務改善(効率化)
  • 品質・保全支援
  • コスト削減
  • 作業品質改善
  • 異常検知
  • 画像分類
対象業界
  • 製造
規模
  • 大企業向け
  • 中小企業向け

会社概要

株式会社電算

住所
〒380-0904 長野県長野市鶴賀七瀬中町276-6
資本金
13億9千5百万円
設立年月
1966年(昭和41年)3月29日
従業員数
694名(2022年3月31日現在)
事業内容
電算は、1966年の設立から55年以上のサービス提供により培われたノウハウを活かし、コンサルティングからシステム開発、運用支援まで、ワンストップで幅広い顧客の期待に応える総合情報サービス企業です。

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