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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

株式会社AFC研究所

最終更新日:2024/08/26

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  • 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
セラミックス製品における目視検査のシステム化に貢献
IoT対応AI外観検査システム【Falcon】は、「高い検出力」や「使いやすさ」が特長でさまざまな製品の目視検査の置き換えに活用が可能。セラミックス製品はファインセラミックス材料の代表である製品である半導体部品や実装基板など、従来からルールベースのアルゴリズムを活用した外観検査システムの導入が進められていたが、ファインセラミックス以外のコンクリートやガラスなどもセラミックス製品の課題である「脆さ」でも外観検査システムの活用が求められている。セラミックス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、従来ファインセラミックスの検査で活用が進んでいたルールベースのアルゴリズムに加えて、AIの活用が効果的なケースもありうる。1つのソフトウェアでAI、ルールベースの両方のアルゴリズムを保有するFalconはセラミックス製品における目視検査のシステム化に貢献する。
※セラミックス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。

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
「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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