製品カタログ・資料
- 「製品別」画像処理による不具合事例と「目的別」画像処理技術の選択
ファイル形式:pdf ファイルサイズ:1.33MB外観検査システムを有効活用するための手引きとして「製品別」画像処理による不具合事例と「目的別」画像処理技術の選択方法をまとめました。
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会社情報
「人が得意なことは人で、機械が得意なことは機械で」
株式会社AFC研究所
この言葉をスローガンに、AFC研究所は「ものづくり産業の持続的な成長」に向けて
デジタル技術を有効活用し、製造業で働く全員が創造性を持って働く
きっかけ作りをお手伝い致します。
〒 162-0802 新宿区改代町33-17第二NHビル5F
電話 : 03-6265-0979
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製品ご紹介
組立製品の分類、不良事例と外観検査システム利用時の要点
検査データデジタル管理ソフトウェア PARROT
IoT対応AI外観検査システム「Falcon」 製品別事例集①
IoT対応AI外観検査システム「Falcon」導入準備③ システム化検討
IoT対応AI外観検査システム Falcon
IoT対応AI外観検査システム「Falcon」導入準備① 目視検査に関する現状の再認識
表面状態の検査に関するシステム利用時の要点と判別事例
対象部品の有無や組付け間違いの検査に関するシステム利用時の要点と判別事例
IoT対応AI外観検査システム「Falcon」導入準備② 関連技術の選定
セラミックス製品の分類、不良事例と外観検査システム利用時の要点
プラスチック製品は押出成形や射出成形、ブロー成形などさまざまな加工方法がある中で不良を見つけるために目視検査が多用されている。
プラスチック製品に対して外観検査システムにより正確に不良品を識別するには発生する不良の種類に応じて適切な撮像環境の構築やアルゴリズムの選択が重要である。
AI、ルールベースの両方のアルゴリズムを保有するソフトウェアの提供に留まらず、撮像環境まであわせて提案するFalconは目視検査のシステム化に貢献する。
※プラスチック製品やその他製品に関する不良内容や外観検査をシステム化する際のポイントはPDF資料を参照、または問い合わせ。