形状の検査に関するシステム利用時の要点と判別事例

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おすすめ情報

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  IoT対応AI外観検査システム Falcon
  
  目視作業のデジタルデータ化を実現
  【Falcon】は、従来目視で行われていた検査工程を自動化するIoT対応外観検査システム。本システムを導入することで、正確な良否判定、安定した検査品質による不良流出の防止、さらにはシステムに保有している検査データが出力可能であるため、データを利活用して不良原因の抜本的な解決や、品質データのトレーサビリティ確保が実現する。

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  検査データデジタル管理ソフト"Parrot"
  
  検査工程のデジタル化と品質データ活用を実現。
  「Parrot」は、各種測定器から検査データを自動収集し、合否判定、成績表作成、履歴管理までを一元化する検査データ管理ソフト。本システムを導入することで、手入力による作業負担や入力ミスを削減。さらに、蓄積した検査データをグラフや統計情報として可視化することで、品質傾向の把握や改善活動にも活用可能。

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  IoT対応AI外観検査システム「Falcon」 製品別事例集①
  
  金属製品の分類、不良事例と外観検査システム利用時の要点
  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。
  金属製品は鍛造、鋳造やプレスといった機械加工の他、切削、溶接、めっき、塗装などさまざまな加工方法がある中でさまざまな不良を見つけるために目視検査が多用されている。
  金属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光沢による影響をどう考慮してシステム化するかが重要である。
  
  ソフトウェアの提供のみに留まらず、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。