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
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① 目視検査に関する現状の再認識
印刷チェック、数量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
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
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
IoT対応AI外観検査システム「Falcon」 製品別事例集②
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
IoT対応自動スポット溶接システム Swallow
表面状態の検査は、色やコントラスト差により異常部の定義ができる検査はルールベース、人が感覚的には異常として理解できるものの、色やコントラスト差などにより、定義が難しい検査にはAIが適している。これらを踏まえてルールベース、AIのどちらの利用が適切か判断する必要があり、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、複雑な形状や色の差が曖昧な場合でも、精度の高い判別を実現。
※表面状態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。