検査・検品AI画像検査装置

卓上型簡易検査システム機器

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得意な分野・カテゴリー

パン・菓子

惣菜・調理食品

冷凍食品

製品説明・スペック紹介

全自動で製品を搬送、検査、排出を行う設備は大掛かりになり、
実際に導入するまでにはいくつものハードルがあります。

しかし、AIを試してみたい、効果が見込めれば全自動の設備導入を進めたいというお客様も多くいらっしゃいます。
そうした方達に卓上型簡易検査システムをご提案いたします。
製品を撮像するカメラ・照明と、正常/不良の判別を行うAIを搭載したパソコンで構成される為、
今の検査員の方の作業台に設置可能です。
検査員の方が対象製品をカメラの下に置き、ボタンを押下することで撮像、AI判定を行います。
判定結果はパソコンモニター上に表示されるため、検査員の方が判定結果をもとに振り分けて排出します。

この簡易検査装置は、全自動設備の導入前検証だけでなく、
作業者の検査の負荷を減らす目的でもご利用いただけます。

検査対象に併せて撮像環境は最適なものを選定させていただきます。
是非お問い合わせください。

取り扱い企業

企業名
株式会社JTG同企業の情報・その他製品を見る
所在地
〒466-0059 愛知県名古屋市昭和区福江ニ丁目9番33号
電話
050-5474-4793
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

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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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  • 検査・検品
  • 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

解決できる課題

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