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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

株式会社AFC研究所

最終更新日:2024/09/03

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  • 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
組立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。対象部品の有無や組付け間違いの検査は、どういった製品の判別をしたいのかといった点や対象物の位置決めの精度などによって、ルールベース、AIのどちらも利用する可能性があり、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は対象部品の有無や組付け間違いの目視検査をシステム化する際に貢献する。
※対象部品の有無や組付け間違いの検査やその他の検査目的別に外観検査をシステム化する際のポイント、事例は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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