MMEye Box
無制限で行えるAI画像判定の検証パッケージ
AI画像判定は、高精度で判定できるか本稼働前に検証を行うことが大切です。AI画像判定サービス・オンプレミス検証パッケージ「MMEye Box」なら、その検証を無制限で行えます。
AIを用いた外観検査の検証を無制限で行える、オンプレミス検証パッケージ
人手による外観検査の自動化、思ったような精度が出せずに止まっていませんか?AIを用いることで、食品のような形が画一的ではない対象物の外観検査を高精度で行うことができます。
しかし、AI画像判定は全てのものに高い精度が実現できるわけではないため、本稼働前に検証を行うことが大切です。その検証を社内で好きなだけ行えるのが、AI画像判定サービス・オンプレミス検証パッケージ「MMEye Box」です。
さまざまな分野の外観検査を高精度に自動化するAIエンジンを搭載
「MMEye」はエッジ端末を活用して、現場でリアルタイムに画像判定を行います。人の目に頼らず、AI技術(ディープラーニング)と独自の前処理技術を用いて複雑なパターンも人並みに精度よく自動判定が可能。導入にはAIの専門知識がなくても、GUIから簡単に最適化して実行ができます。さらにロボット・排出機構とも連携して、生産ラインに組み込むことができます。
多種多様な対象を学習することで自動判別することができます。
「焼き具合」というあいまいな判断をAIが学習して判定できます。
不良品学習から判別・分類、不良品分析が可能です。
良品学習から不良品を判別、位置検出で不良位置をフィードバック支援します。
AI画像判定サービス「MMEye」導入事例
世界的なお菓子メーカー様にて焼き菓子の外観検査工程に導入いただきました。(2018年)
課題
- 個体差の出る焼き菓子の外観検査工程は合否判定のシステム化が難しく人による検査に依存
- 交代制による検査員の常時確保
- 判別の基準は作業者に依存
- 不良品の排除とトレーサビリティの両立
導入効果
導入効果として、判別が難しい不良判定の自動化を実現。さらに不良品発生のデータを蓄積して傾向を分析、データ分析から列ごと、時間帯ごとのトレーサビリティができるようになりました。判定分析結果を生産装置にフィードバックすることで、不良品発生を低減させ、食品の製造ロスを削減することに成功しました。
全自動化への拡張も可能。品質向上に加え、将来的な人手不足の対策としても有効です
外観検査の自動化を検討する際、将来的な拡張性も視野にいれて検討することは重要です。外観検査工程の前後の工程を含む自動化システムも提供可能です。
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