予め学習した不良を検出。100種類以上の不良を覚えられ、
リアルタイムに検出します。
製造品番の種類が多く、検査対象を絞れない
検出精度の高い外観検査AIを導入したい
食品や繊維、鋼板などの高速な製造ラインで検査を行いたい
カウントをしたい
AIサービスの導入を検討したが、初期費用や年間費用などが高すぎた
予め学習した不良を検出し分類。
「教師あり学習」の外観検査AIソフトウェア。
不良の特徴を捉えて学習しているため、色や素材が変化してもしっかりと検出します。
傷や打痕、汚れ、歪み、サビといった製造上の頻出不良に対応。確実な検出を行います。
外観検査用AIモデルを構築し、スピードの早い製造ラインにもリアルタイム対応します。
覚えさせた対象のカウントをしたり、不良を種類別にカウントしたりすることができます。
0~1までの確信度で判断にどれくらい自信があるのかもひと目で分かります。
年間ライセンスを95万円から設定しています。詳しくはお問い合わせください。
Gemini eye、Gemini eye SVなどのGemini eyeシリーズの紹介資料です。特徴や料金プランをご確認いただけます。
サイズ
W:約5.0~10.0 x H:約5.0~10.0(mm)/個
素材
玉ねぎ
学習良品数
1個
学習良品画像数
580枚
サイズ
外経Φ19.0 内径Φ10 幅8(mm)
素材
金属ベアリング
学習良品数
4個
学習良品画像数
352枚
サイズ
Φ65.0(mm)
素材
焼き菓子(カスタードケーキ)
学習良品数
1個
学習良品画像数
341枚
サイズ
W:70.0 x H:40.0(mm)
素材
ミネラル粉末等
学習良品数
4個
学習良品画像数
623枚
対象製品の検査基準、不良の出方、製造方法など詳細をヒアリング。必要に応じ、事前の撮像検証や検出イメージ作成を行う。
1週間〜4週間導入ヒアリングを基に、ゴールや精度目標、タスク、期間、費用を見積もり、提案書を作成。契約を行う。
1週間〜4週間治具や検査装置などを設計・製作し、製造ラインに設置。合わせて現場での撮像調整を行い、撮像方法を確定する。
4週間〜16週間AIに学習をさせる良品データ、精度検証に利用をする不良品データを収集する。
1週間〜4週間収集した良品データでAIモデル作成を行う。パラメータを調整し、精度を追求するほか、必要に応じて撮像の再調整も行う。
4週間〜8週間作成したAIモデルを納品し、製造ラインで外観検査AIを立ち上げる。完了後、利用方法のトレーニングを実施する。
〜1週間外観検査AIの運用を開始。
OS
Microsoft Windows 10 64-bit 日本語版※他バージョンについてはご相談ください。
CPU
第8世代以降のCore i7,Core i5、第2世代以降のRyzen
GPU
NVIDIA製GPU Turing世代以降 メモリ8GB以上
RAM
16GB以上
ネットワーク
オフラインで利用可能
Gemini eye、Gemini eye SVなどのGemini eyeシリーズの紹介資料です。特徴や料金プランをご確認いただけます。
不良の「分類」「カウント」ができるソフトウェアです。予め不良を学習させる（教師あり）の手法を用いることでどの不良かを検出することが可能となります。
不良品のデータが大量に集まる場合、検査する品番が多く、1つのAIモデル多品種対応をする場合には「Gemini eye SV」をお勧めしています。
不良種にもよりますが、およそ1種類辺り100枚(1枚に不良1か所のみの場合)から検出できるようになる傾向があります。
学習させる画像の画質、枚数、パラーメータ等の条件によって変わります。一般的には、200枚で2~3時間程度です。検査速度は対象にもよりますが0.05秒ほどです。
専用のアノテーションソフト「Annotation Tool For SV」を用意しております。
Gemini eyeはどの解像度にも対応可能です。不良品画像を人が見て、視認できる程度に写っていることが重要です。
Gemini eyeの動作に必要なスペックはこちらをご確認ください。推奨PCの販売も行っていますので、ご心配な方はお問い合わせ下さい。
当社はソフトウェアだけではなくハードウェアの提供も可能です。各種光学機器、装置メーカーと提携をしているため、お気軽にご相談ください。
Windows10対応のソフトウェアで提供します。認証はUSBドングルを採用しており、PCに接続することでオフラインで利用することが可能です。
USBドングル単位でライセンス課金をします。インストールできるPC数や利用者数の制限はありません。モデルの作成数ごとの課金などもなく、自由にお使いいただけます。