検査・検品AI画像検査装置

AIを活用した外観検査

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事例概要
大手製薬会社では、作業者の目視により外観検査を行っていました。

作業平準化・効率化のため、外観検査の自動化を試みましたが、市販の外観検査パッケージでは充分な精度が出ませんでした。そこで、汎用的なシステムでは対応が難しい外観検査の自動化を実現させるため、独自のAIシステムを開発しました。

これにより、検査工程の自動化・平準化を実現することができました。

 

お客様の課題・お悩み
今回のケースのように、作業者の目視による検査工程を採用している企業では、以下のような課題・お悩みを抱えています。

異物混入の見落としにより、市場トラブルが発生する
人が検査をしているため、判定基準の統一化が難しくバラつきが生じる
市販の外観検査パッケージでは充分な精度が出ない
検査工程にかかる人件費を削減したい
 

今回導入したシステム
以下の条件下で取得した画像データをAIに学習させ、監視カメラに搭載することで、外観検査を自動化しました。

光量の一定化
背景の環境
あらゆる角度からの撮影
監視カメラは、汎用的なモデルを使用しています。

 

今後の展望
検査工程における判定速度を上げ、ライン回転率の向上を図ります。
目視による判断が難解な検査工程においても、本システムを導入することで、検査工程の自動化・平準化を実現します。

取り扱い企業

企業名
ミカサ商事株式会社同企業の情報・その他製品を見る
所在地
〒541-0041 大阪府大阪市中央区北浜3-5-29日本生命淀屋橋ビル 19階
電話
06-6201-6847
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

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  • AI画像検査装置

AIを活用した外観検査

事例概要 大手製薬会社では、作業者の目視により外観検査を行っていました。 作業平準化・効率化のため、外観検査の自動化を試みましたが、市販の外観検査パッケージでは充分な精度が出ませんでした。そこで、汎用的なシステムでは対応が難しい外観検査の自動化を実現させるため、独自のAIシステムを開発しました。 これにより、検査工程の自動化・平準化を実現することができました。   お客様の課題・お悩み 今回のケースのように、作業者の目視による検査工程を採用している企業では、以下のような課題・お悩みを抱えています。 異物混入の見落としにより、市場トラブルが発生する 人が検査をしているため、判定基準の統一化が難しくバラつきが生じる 市販の外観検査パッケージでは充分な精度が出ない 検査工程にかかる人件費を削減したい   今回導入したシステム 以下の条件下で取得した画像データをAIに学習させ、監視カメラに搭載することで、外観検査を自動化しました。 光量の一定化 背景の環境 あらゆる角度からの撮影 監視カメラは、汎用的なモデルを使用しています。   今後の展望 検査工程における判定速度を上げ、ライン回転率の向上を図ります。 目視による判断が難解な検査工程においても、本システムを導入することで、検査工程の自動化・平準化を実現します。

解決できる課題

  • 利益率改善
  • 人手不足解決
  • 品質向上
  • コスト削減
  • 生産効率改善
  • データ一元管理

カタログダウンロード

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  • 検査・検品
  • AI画像検査装置

AI画像認識×デパレタイジングロボット

◆デパレタイジングロボット 3D×AIビジョンシステムで作業現場の課題解決! ■ ポイント① 不揃いな食品でも認識できるAI画像認識 京セラ独自のAI画像認識により、 サイズ・形状・向きがばらつく食品箱や袋物でも正確に認識できます。 段ボールの種類が多い現場や、製品切り替えが頻繁なラインでも、 事前の細かなティーチング作業を最小限に抑え、安定した稼働を実現します。 ■ ポイント② 既存ロボットをそのまま活用可能 京セラのデパレタイジングシステムは、 特定メーカーに依存せず、各社ロボットとの連携が可能です。 すでに導入済みのロボットを活かせるため、 新規設備投資を抑えながら自動化を進めることができます。 ■ ポイント③ 食品工場に多い“多品種・不定形”にも対応 段ボール・袋物・トレー包装など、 形状や重量が一定でない製品でも認識・把持が可能。 ■ ポイント④ 遠隔監視で“見える化”された運用管理 専用の運用ツールにより、 稼働状況・停止履歴・アラート情報を遠隔から確認可能。 詳しくはコチラ【AI画像認識システム】⇒https://www.kyocera.co.jp/prdct/telecom/office/custom/objectdetection/ ◆AI画像認識システム ◆ 現場の負担を減らし、品質を安定させるAI技術 食品工場のための次世代画像認識ソリューション 近年、食品工場では人手不足や作業負荷の増大、品質のばらつきといった課題が深刻化しています。 こうした背景の中、AI技術の進化により、これまで人の目や経験に頼ってきた作業を自動化する取り組みが広がっています。 京セラは、長年にわたり培ってきた材料技術・光学技術・画像処理技術を基盤に、食品製造の現場に適した高精度なAI画像認識技術を開発してきました。 検査・選別・搬送といった工程において、現場の負担を軽減しながら安定した品質を支えるソリューションを提供します。 ◆ 多品種・不定形な食品にも対応する高精度認識 食品工場では、 ・形状が揃わない ・サイズにばらつきがある ・包装状態が一定でない といったケースが多く、従来の画像処理では対応が難しい場面が多くありました。 京セラのAI画像認識は、独自の認識アルゴリズムにより、 形・向き・重なりが異なる食品でも高精度に認識することが可能です。 これにより、これまで人手に頼っていた選別・検査・搬送工程の自動化が実現します。 ◆ 現場環境の変化にも強い、柔軟な認識性能 食品工場では、照明条件の変化や製品の見た目のばらつきなど、環境変動が避けられません。 京セラのAI画像認識は、こうした実環境の変化を想定した設計となっており、 ・製品の向き・重なりの違い ・表面状態や色味の差 ・作業環境による影響 といった条件下でも、安定した認識性能を発揮します。 そのため、現場での微調整や再設定の手間を抑え、安定稼働を実現します。 ◆ 少ない学習データでスムーズに導入可能 従来のAIシステムでは、多量の学習データを準備する必要があり、導入までに時間とコストがかかるケースがありました。 京セラのAI画像認識は、 少量の学習データでも高精度な認識が可能な設計となっており、 ・新製品の追加 ・包装形態の変更 ・ライン変更時の調整 にも柔軟に対応できます。 ◆ 食品工場の“現場で使えるAI”を目指して 京セラのAI画像認識は、 単なる技術デモではなく、実際の製造現場で使い続けられることを重視して設計されています。 人手不足の解消、作業の標準化、品質の安定化。 そのすべてを支える技術として、食品工場の現場に寄り添うAIソリューションです。 詳しくはコチラ【パレタイジングロボット】⇒https://www.kyocera.co.jp/prdct/robotics/service/depalletize.html

解決できる課題

  • 利益率改善
  • 人手不足解決
  • 品質向上
  • 歩留まり改善
  • 自動化
  • 省スペース
  • 検査・検品
  • AI画像検査装置

AI画像認識ソリューション

京セラの物体認識AI技術・業務効率化を支援するソリューション。 京セラのAI画像認識ソリューション 近年、食品工場では人手不足や品質管理の高度化が求められる中、 検査・仕分け・確認作業における“人の目”への依存が大きな課題となっています。 京セラは、長年培ってきた材料技術・光学技術・画像処理技術を基盤に、 食品製造の現場に最適化した高精度AI画像認識技術を開発。 人手に頼っていた判断業務を自動化し、現場の負荷軽減と品質安定を同時に実現します。 ◆ 多品種・不定形な食品を正確に認識 食品工場では、製品サイズ・形状・包装状態が日々変化します。 京セラのAI画像認識は、こうした環境を前提に設計されており、 ・形状や向きが異なる製品 ・袋物・箱物・トレー包装などの混在 ・並び方や重なりの違い といった条件下でも、安定した認識が可能です。 これにより、目視確認や人手による仕分け作業を大幅に削減できます。 ◆ 食品工場の実運用を想定した高い汎用性 従来の画像認識システムでは、 「対象が変わるたびに学習し直す」「設定に時間がかかる」といった課題がありました。 京セラのAI技術は、 独自の認識アルゴリズムと学習手法により、少ないデータでも高精度な認識を実現。 ・新商品の追加 ・包装仕様の変更 ・ライン変更への対応 といった現場の変化にも柔軟に対応できます。 ◆ 食品工場における活用シーン例 ・原料・製品の画像検査 ・箱詰め・仕分け工程の自動化 ・パレット積み付け前の識別・確認 ・人手作業の多い工程の省人化 人に依存していた確認作業をAIが代替することで、 品質の安定と作業負荷の軽減を同時に実現します。 ◆ 食品工場の「人手不足」「品質維持」を支える技術へ 京セラのAI画像認識は、 単なる検査装置ではなく、現場を支える“判断力”の役割を担います。 「人がいないからできない」から 「人がいなくても安定して動く」現場へ。 食品製造の現場に寄り添った、次世代の自動化ソリューションです。 詳しくはコチラ⇒https://www.kyocera.co.jp/prdct/telecom/office/custom/objectdetection/

解決できる課題

  • 利益率改善
  • 人手不足解決
  • 品質向上
  • 歩留まり改善
  • 自動化
  • 省スペース

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  • AI画像検査装置

TESRAY G シリーズ

■AIだけでは、不可能なソリューションを。 空中落下選別技術とAI技術を活用した外観検査自動化ソリューション「TESRAY Gシリーズ」 TESRAYは、AI技術を活用した画像処理アルゴリズムとAI技術に最適化された独自のハードウェア技術により、外観検査を自動化するソリューションです。 人間の感性に頼ってきた、判別・判断の難しい異常の検査を自動化します。 検査対象が空中を落下する僅かな間にAIによる検査を実施し、着地前に異常品を排出して選別します。色彩だけでなく形の歪み等の不良や、色彩が検査対象と同等の石や土砂、植物や虫といった異物等にも一つの装置で対応できます。AI技術を活用することで、異常の有無だけでなく異常の種類も区別できるため、造形的な不良品を加工用途のために正常品として出荷する等、 柔軟な設定変更が可能です。さらに異常の程度に応じた排出基準を設定できるため、これまで人にしか実現できなかった官能的な評価にも対応しており、歩留まりの最適化を図ることができます。 【特長】 ・指先〜手のひらサイズの小型の検査対象に最適化(例:カット野菜、ナッツ類、香辛料、生薬、乾物、魚卵等) ※食品分野だけでなく小型で生産量の大きい工業製品(例:樹脂ペレット、金属ワッシャ等)にも対応可能 ・従来技術では対応が難しい色彩が同等の形状不良や異物、虫食いなどにも対応可能 ・異常の分類や異常の程度(軽微な変形であれば出荷する、大きく変形していれば出荷しない等)による選別基準を設定することが出来るため、顧客ごとの要求に合わせて歩留まりの最適化が可能 ・基幹技術の全てを内製化しているため、必要な処理能力に応じて装置の性能を調整・カスタマイズ対応することが可能

解決できる課題

  • 人手不足解決
  • 品質向上
  • 歩留まり改善
  • 自動化
  • IoT、DXの活用
  • 異物対策

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