検査・検品AI画像検査装置

JTG Lab–各種検証を実施します–

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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

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。

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

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

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

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  • AI画像検査装置

反転機構不要!両面対応AI外観検査システム「Y's-Eye(ワイズアイ)コンパクトW」

■「Y’s-EyeコンパクトW」とは Y’s-EyeコンパクトWは、AI画像検査+排除機構がセットになった、検査品質の安定化・省人化を支援するAI画像判定ソリューション「Y’s-Eye」シリーズの新製品です。表面の検査だけではなく、裏面も同時に検査したいというお客様のお声をベースに開発した裏面検査ユニットを搭載した新モデルです。昨年発売した「Y’s-Eyeコンパクト」の特長である、既存ラインのレイアウトを妨げない省スペース設計はそのままに新機能を追加しました。 ■「Y’s-EyeコンパクトW」の特長 特長1:お客様の声から誕生した待望の裏面検査ユニット 反転ユニットや裏面検査用に別の検査装置を準備しなくても、これ1台で表裏同時検査が可能な検査ユニットを搭載しました。 特長2:作業員1人分のスペースに置ける省スペース設計 高速にAI画像判定をするために必要な機材は筺体内に納め、食品工場内の狭いエリアでも置けるよう設計された省スペースな筐体です。 特⻑3:置きポン!ですぐに使えるパッケージ 照明の明るさ、ピントずれ、対象物の向きなど、正確な検査に欠かせない撮像部分にも配慮した設計ですので、そのままポンっと置くだけで検査を開始できます。 ■筐体スペック 添付の資料をご確認ください。

解決できる課題

  • 利益率改善
  • 経費削減
  • 人手不足解決
  • HACCP対策
  • SDGS対策
  • 品質向上

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  • AI画像検査装置

量産型簡易AI検査装置 JTGムジンダー

品質の安定化に最適解 量産型簡易AI検査装置JTGムジンダー 目視検査を巡っては様々な課題を抱えており、特に検査員による判定のバラツキによる不良の見逃しは信用の低下、 商品回収によるコストの増加などの課題があります。 このような状況の中で、近年AIを用いた自動外観検査装置への関心が高まっていますが、 費用が高額になり、導入が困難なお客様も多くいらっしゃいます。 1.安価な手置きAI検査装置 高額となる、自動外観検査装置では、製品の供給からNG排出まで全自動で対応が可能な一方、 開発において専用設計が必要となり、導入費用が高額になります。 安価なJTGムジンダーでは、製品の投入・排除は人の作業とし、AIが「判定」をサポートします。 パッケージ化する事で専用設計を不要として安価な導入を実現します。 2.場所を取らず設置可能 スペースが取れない場所にも設置可能なコンパクトな検査装置です。 検査員の運用時の躓き・引掛けの防止、設備周辺の清掃のしやすさのために、 コンベアの足の部分を検査装置内に埋め込んでいます。 キャスターも付いており、移動もカンタンです。 3.品質判定の均一化 目視検査の現場では、検査員ごとの判断のばらつきや疲れによる見落としといった課題があります。 それに対して、AIは疲れ知らずで判定のばらつきを抑えます。 さらに検査結果の画像を保存して、検査結果を後から確認する事も可能です。 4.汎用性の高い装置 JTGムジンダーは、300mm幅コンベアや不良検出時のコンベアの停止動作などを基本パッケージとして準備しておりますが、 お客様のご要望によりオプション変更が可能です。 オプション変更として、不良検出した際に押出式、またはダンパーを用いて不良排出を可能にするほか、 検査に必要なカメラ・照明の変更にも対応し、汎用性の高い装置です。

解決できる課題

  • 利益率改善
  • 経費削減
  • 人手不足解決
  • 品質向上
  • 自動化
  • 生産効率改善

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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

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  • 検査・検品
  • AI画像検査装置

画像検査システム AIインスペクター

画像検査システム AIインスペクター 食品工場の目視検査はAIで自動化が可能です。目で見てわかるものであれば、どの様な物でも判別可能です。食品の外観検査・異物検査はAIインスペクターにお任せください。 【製品・技術・サービスの概要】 AIインスペクターは、従来の画像検査機では困難であった食品の外観検査や異物検査をAIを用いて、高速かつ高精度に判定できるシステムです。 発売依頼、多くの工場の様々な食品検査にご利用いただいております。 操作は画面を見ながらマウス操作をするのみの直感的に誰でも使える仕様です。AIや画像処理の専門知識は不要です。 生産者が日常的に現場で使える簡単便利なAI画像検査システムです。 【製品の特長】 特長① 現場で豊富な稼働実績があります。 食品原料から最終製品まで、肉や魚、小麦や魚肉の練り製品、惣菜、菓子、食品パッケージなど、豊富な稼働実績と信頼性でお客様のどの様な困難な案件もスムーズに解決します。 特長② 専門家不要のAI画像検査システムです。 画面とマウスを使った簡単な操作でどなたでも使用できます。 画像処理やAIの専門知識は不要です。 導入後の品種替えやチューニングもお客様の現場のみで対応可能です。 特長③ ライセンスは買い切りで月々のランニングコストは一切発生しません。 購入および導入後は、お客様の資産として他の製造装置や搬送装置と同様に、工場内の画像検査を担います。 特長④ 豊富な周辺機器を取り揃えています。 カメラや照明はもちろん、PLCやロボットと接続するI/Oボード、NG品の自動排出装置まで、AIインスペクターのラインナップで短納期かつ低価格に画像検査システム一式を構築できます。 特長⑤ AI判定は非常に高速です。1秒間に約60枚の画像を判定します。 食品工場の大抵の搬送物はリアルタイムに判定でき、製造ラインでインライン検査を実現できます。

解決できる課題

  • 品質向上
  • コスト削減
  • 歩留まり改善
  • クレーム対策
  • 自動化
  • IoT、DXの活用

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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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