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形状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:2024/09/17

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  • 形状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”は「高い検出力」や「使いやすさ」が特徴で様々な製品の目視検査の置き換えに活用が可能。

形状の検査は、検査対象の製品が型などで成形されある程度決まった形をしているのか、食品のように良品に多少の幅があるのかといった点や、寸法や角度を数値としてほしいのかどうかといって点によりルールベース、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は形状検査のシステム化に貢献する。

※形状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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