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PRODUCT DETAIL

AI外観検査ソフトウェア「gLupe」

「数十枚の正常データのみで学習できる! 数秒で学習可能!」

AIを使った外観検査自動化。異常データ収集に苦労していませんか?AI外観検査ソフトウェア「gLupe」のご紹介です。
● 製造業における製品の外観検査に特化したソフトウェア
● Deep Learningを応用した当社独自の高性能エンジンにより、数枚や数十枚程度の少量データの学習で不良検出が可能
● 機械学習やDeep Learningの知識があまり無い方でも使用できる、簡単操作を実現

MESSAGE

株式会社システム技研
営業部

株式会社システム技研 営業部

実機によるデモンストレーションも可能です。また、画像がありましたら簡易評価も可能です。訪問やWEBミーティングによる製品紹介、ご相談も賜ります。ご希望の方は遠慮なくお申し付けください。

特長

FEATURE 01

数十枚の正常データのみで学習可能

外観検査用人工知能を構築するために必要なデータは数十枚の正常データのみです。
使用する学習データが少ないため、学習時間も数秒です。

FEATURE 02

AIで異常判定した部位を一目で確認。画像上に視覚で表現。

学習結果の評価も簡単操作で可能。
どの部分を異常と検知しているかを視覚的に確認することができます。
ブラックボックスといわれるAIの判定がどこを見て判断しているのか一目で確認できます。

FEATURE 03

簡単操作で手軽に学習・評価

学習・評価作業は、Windowsで動作する専用アプリケーションで簡単に行うことができます。
数十枚の良品画像をドラッグ&ドロップして学習開始ボタンを押すだけ。
枚数が少ないので学習時間も数秒で完了します。

動画

用途例

機能①
異常検知

少量の良品データのみで学習し、良品か不良品かの二値判別を行うための機能です。
学習用に不良品画像を収集する必要がないためスピーディーな開発が可能です。
また、良品しか学習していないので、未知の不良品を検出できる可能性もあります。

機能②
不良種別分類

画像を各種別に分類することができる機能です。
各種別ごとに数十枚ずつの画像があれば学習可能です。
本機能で学習を行えば、不良品判定された画像が何の種類の不良なのかを知ることができるようになります。

機能③
NEW!
不良個所学習

不良品データを使用して、不良箇所を学習させる機能です。
不良品データは1枚からでも学習が可能です。
見た目のバリエーションが多くなりがちな立体物やサイズの大きな部品の検査に有効です。

よくあるご質問

Q
どのような用途で利用されていますか?
A
• 半導体ウェハーの検査
• 自動車部品の検査
• 噛み込み検査
• 衣料品の検査
• ベアリング関連部品の検査
• ゴム、樹脂製品の検査
• 食品の検査
• 溶接個所の検査
• 重包装製品の検査
• 焼き菓子の検査
など様々な用途でご利用いただいております。
Q
自動検査を検討したいが、何から始めたらよいかわからない。 現在画像検査を導入しているが、精度が上がらない。
A
検査対象の製品(ワーク)、製品サイズ・重量、検査したい内容や現在の環境を弊社までお知らせください。
ご相談内容に応じてご提案いたしますので、お気軽にお問い合わせください。
Q
ライセンス形態はどのようになっていますか?
A
ライセンスは以下の2種類になっております。
各ライセンスは初期費用のみでご利用いただけます。

(1)学習・評価ツール
学習評価を行うためのライセンスです。
サンプルプログラムが付属しており、取り込んだ画像と学習評価ツールで作成したモデルパラメータを組み合わせて簡易的に判定結果を表示することができます。

(2)ランタイムライセンス
学習評価ツールにて学習した結果として、モデルパラメータが生成されます。
本ランタイムライセンスとモデルパラメータを組み合わせて機器に組込んで利用することができます。

企業・団体情報

企業名
株式会社システム技研 <阪急阪神東宝グループ>
所在地
〒553-0003
大阪府 大阪市福島区福島5-6-16 ラグザ大阪ノースオフィス9階
設立年月
1982年2月
従業員規模
11名-50名
URL
https://www.sys-giken.co.jp/