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Deama(ディアマ)
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Deama(ディアマ)

高精度のAIとOCR機能を搭載した画像認識検査システム

画像認識検査システムは、人間の目視チェックに伴う疲労やミスを防ぎ、検査の正確性と一貫性を向上させるために必要です。
また、AIとOCRを活用することで、生産ラインの効率化と品質向上が図れます。これは、特に大量生産において重要であり、企業の競争力を高める一助となります。

「Deama(ディアマ)」資料

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Deama(ディアマ)は、高精度の人工知能(AI)と光学文字認識(OCR)機能を搭載した画像認識検査システムです。 従来の目視チェックに依存していた日付や焼加減、具材の有無などの外観検査を、AIによる高速かつ正確な判定で行います。 これにより、スタッフの負荷を軽減し、検査の一貫性を確保します。また、OCRを使用することで文字の印字ミスや抜けを検出し、生産ラインの効率化と品質向上を実現します。Deamaは既存の生産設備に容易に設置可能であり、導入コストを最小限に抑えることができます。

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目次

01

食品工場に特化した画像検査装置システム Deama(ディアマ)とは?

 
Deama 01 01
 
Deama(ディアマ)は、高精度の人工知能(AI)と光学文字認識(OCR)機能を搭載した画像認識検査システムです。
従来の目視チェックに依存していた日付や焼加減、具材の有無などの外観検査を、AIによる高速かつ正確な判定で行います。
これにより、スタッフの負荷を軽減し、検査の一貫性を確保します。また、OCRを使用することで文字の印字ミスや抜けを検出し、生産ラインの効率化と品質向上を実現します。Deamaは既存の生産設備に容易に設置可能であり、導入コストを最小限に抑えることができます。
02

AIによるシビアな画像チェック

Deam 02

Deamaは、検査する商品の許容範囲を事前にシステムに登録することで、生産ラインでの品質管理向上し、従来の目視検査では捉えきれなかった微細な問題やパターンを高精度で捉えることが可能です。

カメラとAIの組み合わせ

形状異常・具材の有無の確認の検出

商品の形状が許容範囲外である場合、異常として検出します。例えば、形状が歪んでいる、割れている、欠けているなどの問題を迅速に識別します。また、商品に含まれる具材(例:トッピング、具材の別)の有無を確実に検出します。これにより、誤った製品が出荷されるリスクを大幅に減らします。

焼加減と量の精確なチェック

商品の焼き具合や量が正確に設定された基準に合致しているかどうかを判断します。例えば、焼き色が適正か、量が適量かどうかを見極め、品質の一貫性を確保します。

03

OCRによる高精度な文字認証

Deam 03

Deamaは最先端のOCR技術を採用しており、文字の読み取り精度が非常に高いです。
印字された文字の形状やフォント、大きさに関わらず、正確に認識し、解析します。 この機能により、OCR機能は、単なる文字認識以上の価値を提供し、生産プロセス全体の精度と効率を向上させることができます。これにより、企業は品質管理の基準を厳格化し、顧客満足度を高めることができます。

文字の抜けや欠けの検出

文字の一部が抜けたり、不完全に印字されたりした場合でも、Deamaはそれを見逃しません。たとえば、印刷ミスやインクの不均一な塗布による欠けなど、細かい問題も確実にチェックします。

チェック作業の省人化・効率化

従来の目視での文字認識作業に比べて、Deamaによる自動化は人間のエラーを大幅に削減します。これにより、人的資源の最適化と作業コストの削減が実現します。

04

最小限に抑えた導入コスト

Deama 04

Deamaは既存の生産ラインや設備に簡単に設置できます。追加の特別な機器や大規模なラインの再構築は必要ありません。このため、追加の設置や工事費用が不要で、導入作業自体も迅速です。

ラインの変更不要

Deamaの導入により、生産ラインの構造や配置を変更する必要がありません。既存の作業フローを大幅に変更することなく、シームレスに機能を追加できます。これにより、生産計画に対する影響が最小限に抑えられます。

初期投資の回収期間の短縮

導入コストが低く抑えられることで、Deamaの初期投資をより早期に回収できる可能性が高まります。品質向上と効率化により、生産ライン全体のコストパフォーマンスが向上し、投資効果が速やかに実感されます。

05

導入の流れ

Deama 05

STEP1:
撮像構成確認

生産ラインで撮像する対象の構成内容を確認します。 生誤判定を正確に行うよう、OKとNGの構成を登録します。

STEP2:
設置

生産ラインへ、カメラ、本体、タッチパネルなどを設置します。機器同士を有線接続するので、機器同士の距離を離すことも可能です。

STEP3:
データ収集

NG判定が出た構成を収集し、許容範囲を設定します。詳細な正誤判定をあらかじめ登録しておくことで、検査制度が向上します。

STEP4:
実装・テスト

生産ラインを稼働し、判定機能が正常に作動しているかテストを行います。

06

製品紹介

機器構成

 

Deama 06

 

❶調整・自動切り替えスイッチ
❷NG判定ランプ
❸NGブザー
❹リセットボタン
※写真は設置イメージです。
お客様の生産環境に合わせて、さまざまな設置方法に柔軟に対応いたします。

製品仕様

 
 

装置名

画像認識検査システム「Deama」

外形サイズ

CMOSカメラ 31mm×24mm×44.3mm
標準制御盤 アルミ密閉型 500mm×200mm

カメラ仕様

カラーCMOS(120万画素)

消費電力

200W(最大出力時)

電圧

AC100Vコンセントより(AC200Vにも対応可)

使用環境

温度:0℃〜40℃
湿度:35〜85%RH(結露無きこと)

入力(代表)

入力:撮像トリガー1点
出力:検査判定異常出力1点

判定処理時間

200msec以内/ウインド

オプション

品質パネル、撮像トリガー用レーザーセンサー、画像保存用SDカード

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Deama(ディアマ)は、高精度の人工知能(AI)と光学文字認識(OCR)機能を搭載した画像認識検査システムです。 従来の目視チェックに依存していた日付や焼加減、具材の有無などの外観検査を、AIによる高速かつ正確な判定で行います。 これにより、スタッフの負荷を軽減し、検査の一貫性を確保します。また、OCRを使用することで文字の印字ミスや抜けを検出し、生産ラインの効率化と品質向上を実現します。Deamaは既存の生産設備に容易に設置可能であり、導入コストを最小限に抑えることができます。

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