WiseImaging(ワイズイメージング)

WiseImaging(ワイズイメージング)
量産ライン実績多数  グレーゾーン・過検出抑制に効くAI画像検査
量産ライン実績多数  グレーゾーン・過検出抑制に効くAI画像検査

WiseImaging(ワイズイメージング)はディープラーニングを活用したAI画像検査システム。
検査画像データを学習して精度を高め、従来の機器では対応できず目視している検査の自動化を実現します。

検査工程の効率向上に向けて、グレーゾーン縮小、過検出抑制にご活用ください。単体での使用はもちろん、既存画像検査機器や各種生産設備との連携も可能。
FA機器に強い技術者がインライン化までお手伝いします。

最新バージョンでは判定モデルを自動生成する「AutoML」を搭載。AIの専門知識やノウハウがなくてもAI画像検査を設定することが可能となっています。

特長

AIの専門知識やノウハウ不要、検査モデル生成を自動化

AIのモデル生成を自動化する「AutoML」を搭載。AIの専門知識やノウハウがなくても検査モデルを作成することが可能です。また、精度・性能検証も含めて検査モデルの生成作業を自動化するため、目標精度・性能になるまで繰り返すトライアル&エラーにかかる手間も削減します。
AI技術の手の内化することができ、メンテナンスや他ライン展開にもユーザー自身で対応いただけます。

AIの専門知識やノウハウ不要、検査モデル生成を自動化

判定根拠を可視化して信頼性を向上

判定根拠となる特徴を可視化するヒートマップ機能により、判定精度と照らし合わせて判定の信頼性評価を視覚的に実施できます。また、ブラックボックスになりがちな学習時のパラメーターなどの条件を学習結果とともに出力できます。パラメーターの変化点を分析し、精度向上のフィードバックに活用します。
判定根拠と学習条件の可視化により、AIをユーザーの技術として手の内化し、メンテナンスや他ライン展開にもユーザー自身で対応いただけます。

判定根拠を可視化して信頼性を向上

ニーズに合わせて選べる学習ネットワーク

WiseImagingは、素早く検査モデルを構築できるよう、複数の学習ネットワークをご用意。学習させる個所を特定したいときは、欠陥箇所指定学習。不良品画像が集まらないときは、良品学習。少ない学習枚数で素早くDeep Learningを適用したいときは、転移学習。
検査対象やプロジェクトの特性に合わせてAI画像検査を構築することができます。

ニーズに合わせて選べる学習ネットワーク

工場現場やFA機器に関する知見を活かしてインライン化まで徹底サポート

シーイーシーは、工場現場やFA機器に関連するシステム開発を数多く手がけています。その知見をAI画像検査にも活かし、PLCや周辺システムとの連携を含め、カスタマイズ開発にも対応します。 量産ラインへの適用/本番稼働まで一貫したサポートを提供しています。

工場現場やFA機器に関する知見を活かしてインライン化まで徹底サポート

用途例

得意とする検査対象(ワーク)

シーイーシーは、さまざまなワークについて、AI画像検査システムをご提供してきました。その中で、特に実績が多いワークは、金属加工部品、高機能フィルム、シート状素材、不織布です。AI画像検査が得意とするのは、目視で欠陥がわかる検査です。
対して計測検査や塗装検査など、欠陥が目視でわからない検査は苦手としています。

得意とする検査対象(ワーク)
得意とする検査内容 AI画像検査は、バラつきの許容、特徴の見分け、判断の一貫性、動作の確実性に優れています。既存の画像検査で発生する過検出の抑制、ルールベース検査に落とし込めない汚れとキズの見分けなどの特徴の差による分類・仕分けを得意とします。熟練技術を必要とする検査への適用も実績の一つです。
得意とする検査内容

よくあるご質問

Q. 試してみることはできますか?

導入を検討されるお客様向けに、トライアルをおすすめしています。

購入を判断する際、事前に精度を確かめていただくことができます。

トライアルで作りこんだ検査モデルは、ソフトウェアライセンスご購入の際にご提供しています。

Q. 画像は何枚くらい用意すればよいでしょうか?

20枚程度からトライアルは可能です。

しかし、学習用の画像は多い方が望ましいため、追加で画像の提供をお願いする場合があります。

Q. 従来の画像検査と比較して、生産ラインへの導入における課題はどのようなものがありますか?

一番多い課題は、不良品画像が集まらないことです。

対象物にもよりますが、一定以上の不良品画像が無いと検査精度が出ない場合があります。

その場合、良品画像のみでの学習を提案します。

または、AIの画像合成の技術を活用し、不良品画像を生成して学習させる取り組みも行っています。

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