検査・検品AI画像検査装置

AI画像認識システム(食品工場向け 自動化ソリューション)

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得意な分野・カテゴリー

パン・菓子

惣菜・調理食品

食肉・水産物

担当者からのおすすめポイント!

「不定形物が認識できない」「自動化が進まない」といった課題をお持ちの方へ。
AI画像認識の活用方法や導入ポイントをまとめた資料を無料でご覧いただけます。
お気軽に資料のダウンロードボタンからダウンロードをしていただけますと幸いです。
・AI画像認識システムの活用ホワイトペーパー
・荷降ろし・積み替え自動化ホワイトペーパー
・WEBセミナー登壇資料


✔ 「認識できないから自動化できない」を解決
→ 不定形・バラつきのある食品でも対応可能

✔ AI導入のハードルが圧倒的に低い
→ 学習データ・AIノウハウ不要

✔ 導入後も進化し続けるAI
→ クラウドで精度改善・運用サポート

✔ 実現場ベースで開発された実用性
→ 食品工場で“本当に使えるAI”

✔ まずは無償テストで効果検証可能
→ リスクなく導入判断ができる

食品工場の自動化において最大の障壁となる「認識工程」を解決することが、次の生産性向上の鍵です。
本製品は、単なるAIシステムではなく、「現場で使えること」を前提に設計された実用型ソリューションです。

これまで自動化が難しかった工程でも適用可能性があり、貴社の課題に応じた最適な構成をご提案いたします。
まずは無償のAI認識テストから、お気軽にご相談ください。

製品説明・スペック紹介

食品工場における「不定形物の認識ができない」という自動化の壁を解決する、京セラのAI画像認識システムです。

従来のルールベース画像処理では対応が難しかった、個体差の大きい食材やバラ積み状態のワークに対しても、AIによる概念認識により高精度な識別が可能です。

本システムは、3Dビジョン・AIコントローラ・カスタムAIモデル・クラウドを組み合わせたパッケージとして提供され、食品工場における省人化・自動化を実現します。

■主な特徴
不定形物・個体差のある製品を高精度に認識
AI学習ノウハウ・データ準備が不要
バラ積み状態でもロボットが把持可能な位置を認識
クラウド連携により精度改善・保守を継続的に実施
短期間(最短3ヶ月)で導入可能

京セラロボティクスのHPは下記リンクです。
https://www.kyocera.co.jp/prdct/robotics/

WEBセミナーの動画も下記リンクからフル動画を閲覧可能です。
https://food-town.jp/customer/seminar/detail/123

下記動画はショート動画でございます。

取り扱い企業

企業名
京セラ株式会社同企業の情報・その他製品を見る
所在地
〒220-0012 神奈川県横浜市西区みなとみらい3-7-1
電話
080-3094-1687
Webサイト
サービス提供エリア
北海道・東北
北海道、青森県、岩手県、宮城県、秋田県、山形県、福島県
関東
東京都、神奈川県、埼玉県、千葉県、茨城県、群馬県、栃木県
東海
愛知県、静岡県、岐阜県、三重県
北陸・甲信越
山梨県、新潟県、富山県、石川県、福井県、長野県
関西
大阪府、京都府、兵庫県、滋賀県、奈良県、和歌山県
中国・四国
鳥取県、島根県、岡山県、広島県、山口県、徳島県、香川県、愛媛県、高知県
九州・沖縄
福岡県、佐賀県、長崎県、熊本県、大分県、宮崎県、鹿児島県、沖縄県

製品詳細確認・カタログ無料ダウンロード可能

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  • AI画像検査装置

作業現場での労災対策

事例概要 大手運送会社の倉庫では、運搬用ベルトコンベアの上に作業者が立ち入ってしまい、転落や巻き込まれ事故といった労働災害に悩まされていました。 そこで、人だけを検知するAIを監視カメラに搭載し、作業者がベルトコンベアに立ち入った際、音や光で注意喚起をすることによって、作業者の意識向上を図りました。   お客様の課題・お悩み 今回のケースのように、ベルトコンベアを利用している倉庫では、以下のような課題・お悩みを抱えています。 歩行事故の発生 仕分け作業に支障が出る 立ち入り禁止エリアを設定しているが、ルールが守られていない 作業上、禁止されている行為が常態化しているため、若年層を中心に労働力の定着率が悪化している   今回導入したシステム 特定エリアに立ち入った人の骨格のみを検知するAIを開発しました。 今回のケースでは、既設の監視カメラに上記のAIを搭載し、ベルトコンベア上に侵入した人のみを対象にアラームを出すシステムを構築しました。 これにより、作業者への注意喚起を図り、労災抑止を実現しました。   今後の展望 物流倉庫のみならず、工場や作業現場など危険区域での労働災害を抑止することができます 労働災害ゼロを目指すことによって、安心・安全な作業環境を整え、人材確保・離職率の低減を図ります

解決できる課題

  • データ一元管理
  • 物流オートメーション

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  • 検査・検品
  • AI画像検査装置

AI外観検査システム Focus スマートアイ

AI画像処理をベースにした、検品・検査システムです。 お客様の製造ラインに合わせて、制御・搬送・排出などのハードウェアもあわせて提供します。 当社はこれまで、大手検査機メーカーでも実現が難しかった高難度検査の自動化に成功してきました。 その検査機がサブスクリプションで、お試し感覚で導入できるようになりました。 ◆導入の流れ 1.ヒアリング・対象確認 製造ラインや検査対象の概要を確認し、標準機能で対応可能かを判断します。 欠陥パターンや製品仕様を整理し、導入条件を明確化します。 2.システム設定調整 標準AIモデルやカメラ・照明設定を適用し、簡単な条件調整を行います。 必要に応じて検査精度を確認するテスト運用を実施します。 3.本稼働準備 ラインへの設置や接続を行い、操作教育やマニュアル提供を実施します。 テスト結果を踏まえ、 稼働前の最終調整を行います。 4.本稼働・サポート 実際のラインで稼働開始し、 問い合わせ対応や定期アップデートで運用をサポートします。 精度や生産状況に応じた改善提案も行います。 ◆導入事例 概要 目視による外観検査では、作業者によって検査精度にばらつきがあり、具材の抜けや漏れを見逃すリスクがありました。 AI外観検査システムの導入により、不良の見落としを削減し、出荷時の画像記録を自動保存。 結果として、品質管理体制の強化と顧客クレームリスクの大幅低減を実現しました。 導入前の課題(Before) 外観検査をすべて人の目視に依存しており、作業者によって精度に差があった 具材の抜け・異物混入・漏れに気づかず出荷してしまうケースが発生 クレーム対応や再発防止策に多くの工数がかかっていた 検査記録を残す仕組みがなく、トレーサビリティが確保できていなかった 導入後の効果(After) AI画像判定により、見落としによる不良を大幅に削減 出荷時の製品画像を自動で保存・管理できるようになり、追跡確認が容易に 検査履歴をもとに、不良傾向の分析や改善活動が可能に クレーム対応の迅速化と、品質監査対応の強化を実現 お客様の声 「AIによる検査導入後は、出荷後の不良報告がほとんどなくなりました。 画像が自動で残るので、後から確認できる安心感があります。 クレーム対応の時間が減り、品質部門の負担も軽くなりました。」

解決できる課題

  • 利益率改善
  • 人手不足解決
  • 品質向上
  • 自動化
  • 省スペース
  • 異物対策

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  • 検査・検品
  • AI画像検査装置

JTG Lab–各種検証を実施します–

JTG LabではAI外観検査自動化の判断の前提となる「撮像検証」と、 画像を用いて実際にAI学習を行い、良否判定の基準をAIが学習可能か検証する「AI学習検証」を提供いたします。 ご要望に応じて、これらの検証後には全自動や半自動などの設備一式としてのご提案も可能です。 【JTG Labでできること】 ■撮像検証 各種産業用カメラ・照明を準備しており、検査対象製品や検出したい不良を画像に捉えることが可能か検証します。 事前にお伺いした製品・不良をAIが学習・判断しやすいように撮像する環境の確認を行います。 ■AI学習検証 撮像検証によって得られた画像、またはお客様が既にお持ちの画像を使用してAIに学習させることにより、 AIが正常/不良の特徴を学習し、正しい判定ができるか検証します。 ■既設設備での検証 通常は机上で対象製品の撮像検証を実施しますが、製品によっては既存の生産ラインの中でなければ撮像できない製品もあります。 そのような場合は、実際の生産ライン内で撮像可能な場所にカメラ・照明を設置して検証を行います。

解決できる課題

  • 人手不足解決
  • 品質向上
  • コスト削減
  • 自動化
  • 生産効率改善
  • 異物対策

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