特長

目視判定のばらつきを均一に

検査の際に人が判断するため、グレーゾーンだった場合の良品・不良品の判定が一定にするのが困難でした。しかしながらMMEyeでは、大量のデータをもとに、曖昧なものを正確に判別することが可能です。食品のような形状や大きさがバラバラなものでも、高精度の判別を行います。さらに、MMEyeは人の知見の追加学習機能を搭載。学習を繰り返すことで、検知精度が格段に向上していき、求める精度の検査に近づけていくことが可能です。

不必要な製造ロスの削減

不良品原因のデータ蓄積からロスを大幅削減。ただ不良品を検知するだけではなく、どんな理由で不良品判定されたのか、その不良品は、どの時間にどの場所で出たのかなどのデータが蓄積されていきます。 それにより、不良品を発生させる原因の追求が可能になり、不良品を作らない為の調整などにより製造ロスを防ぐことが可能になります。

YE DIGITAL だからできる全自動構築

安川グループや周辺SIパートナーとの連携による、生産設備のご提案～排出ピッキング機構の連動までお客様の環境に沿った最適な提案が可能です。

用途例

商品の完成度を判別する「分類検査」	チョコレート入りクッキーの製造に使用した事例では、商品の欠けや焼き具合、チョコレートによる汚れ、クッキーへの印刷の状態など、これら商品の異常を迅速に判別することができています。 また、このような商品の異常からクッキーの生地・焼き温度・チョコレート充填機の挿入位置など、これらの調整にいち早く対応することができるので、製造効率の向上に繋がります。
人の目では見つけづらい「異物混入検査」	ひじきや昆布などを使用した個体差の大きい食品に使用した事例では、人による目視では見つけることが難しい異物を検知することができています。一見わかりづらいビニール片、アレルギー食品に指定されている小さなエビやカニなど、これらの異物混入を的確に判別しています。
登録した対象を画像集から即時に抽出し、領域を検出する「物体検知」	お弁当のおかずやトッピング、盛り付け検査など、人手で行っている作業をAIが代わりに異常判定します。中食市場が拡大を見せる中、省人化の実現に繋がります。