資料ダウンロード

これより先のページはユーザー登録が必要です。
登録をご希望の方は新規ユーザー登録から登録して下さい。

株式会社ゼータ・ブリッジへ
オンライン名刺をリクエストする

オンライン名刺のURLを入力し「名刺交換リクエスト」ボタンを押してください

オンライン名刺URL * 必須項目

担当者へのメッセージ

オンライン名刺をお持ちでない方

オンライン名刺交換機能とは、Sansan株式会社が提供する名刺管理サービスです。

powered by Sansan, Eight

リクエストを送信しました

オンライン名刺交換リクエストを送信しました。
出展企業からのお返事をしばらくお待ちください。

PRODUCT DETAIL

検査・検品を画像認識で解決するソリューション 「フォトナビ・目視レス」

MESSAGE

株式会社ゼータ・ブリッジ コンテンツ営業部

株式会社ゼータ・ブリッジ コンテンツ営業部

当社は、人間の目と脳で認識する感覚のアルゴリズム化に成功しました。
画像センサではうまくいかずに目視検査をせざるを得ない方、ディープラーニングを試しても良い結果が得られなかった方、ぜひご相談ください。

概要

異物混入を発見!パーツや具材の過不足を自動判定

人間が目で見て脳で判断する感覚に近しい独自開発の画像認識アルゴリズムで、画像の中から特定の条件に当てはまる領域を検出したり、類似する色・形・ 模様などを瞬時に自動検出いたします。機械学習・ディープラーニング等では判定の困難な不定形物も対応可能です。外観検査工程での活用が可能で、カメラの選定や外部センサーとの連携や、コンピューターシステムまでのトータルソリューションをご提案致します。

特長

FEATURE 01

大量の教師データが不要

通常のディープラーニング技術では、良品・不良品の大量のデータを用意して、良品にはなく不良品には存在する部分を認識する複雑な法則を生成します。このやり方ですと、一つの製品や部品について多くの工数と費用がかかってしまい、色々な種類を判別したいという企業では、導入しにくい側面があります。
当社の独自アルゴリズムでは、これまで人間が無意識に不良品であると判断していた部分を意識化させ、その判断プロセスをプログラミング、アルゴリズム化いたします。これにより多くの教師データが不必要となり、導入ハードルも下げられると考えられます。

FEATURE 02

撮影環境に柔軟に対応可能

従来の画像処理技術では、教師データと同様の撮影環境が必要でした。例えば、教師データ取得時には蛍光灯照明で、運用時にはLED照明だと認識できない、ということもありました。
当社の技術では、人が見ていて大きな差を感じない環境であれば認識可能となります。
テストでは認識できたが実際に運用すると認識しないといったトラブル発生が軽減できます。

FEATURE 03

短い処理時間

組み込み系言語でのソフトウエア開発のため、約0.2~0.3秒という高速での認識が可能となります。
ディープラーニングの場合には、ハイスペックマシンを準備して、処理もそれなりの時間を要しておりましたが、当社の技術では一般のノートPCで高速で処理することができます。

動画

用途例

食品業界
<具材カウント>

【課題】
■ 短期間にメニューが変わるため、時間を要する機械学習の活用が困難
■ 製品によって差異がないかなどのチェック工程は目視が基本
■ クレーム発生時の事実確認ができない

【目視レスによる対策】
■ 不定形な具材の個数や面積を自動解析するアルゴリズムで過不足チェック
■ 生産ラインの製品をもれなく自動検品するトータルソリューションを提案
■ 検査完了画像を記録し確認可能に

【効用】
■ 製品による差異の軽減
■ チェック人員コストの削減
■ 記録した画像をクレーム応対時に活用

自動車業界
<キズ・汚れ・欠け
検出>

【課題】
■ 機械学習による検品をトライしてきたが、NG発生率が非常に低く (0.3%未満)、教師データが収集に時間を要し、実用化に至らず
■ 対象のキズや汚れが微小で見逃してしまうことも
■ これまで構築してきたシステムはできる限り活用したい

【目視レスによる対策】
■ 少ないNG画像を元に人間の目で検知できる小さなキズを浮き上がらせる
独自のアルゴリズムを構築
■ 既存の撮像システムと連携可能な自動解析ソフトウェアを開発

【効用】
■ 見逃し防止
■ 既存システムを活用した検品の自動化によるチェックコストの削減

STORY

ストーリー

株式会社ゼータ・ブリッジ 代表取締役 安藤 尚隆

独自の画像認識アルゴリズムABHB 開発ストーリー

要素技術の積み上げではなく、「目、耳など五感から得た情報を人間の脳がいかに処理し、そして感じているか?」を原点とした様々なアルゴリズムを独自開発。人間の感性を超える認識テクノロジーでお客様の課題を解決いたします。

よくあるご質問

Q
どのように具材を判別(認識)しているのですか?
A
それぞれの具材ごとに、色・形・大きさ・模様の情報を登録して、それに合致したものを見つけています。
Q
どのぐらい小さい異物を認識できますか?
A
ビニール片の場合は約3mm角、髪の毛の場合は約1cmの長さで認識できます。ただし、目で見て見えることが条件です。
Q
どのくらいの工場ラインの速さまで認識できますか?
A
今までの検証では分速40mが最速です。

企業・団体情報

企業名
株式会社ゼータ・ブリッジ
所在地
〒141-0032
東京都 品川区大崎 1-6-4新大崎勧業ビルディング(大崎ニューシティ4号館)5階
設立年月
2001年10月
従業員規模
11名-50名
URL
https://www.zeta-bridge.com

powered by Sansan, Eight