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スーパーイーグルアイ/光学式選別機 LEDマイティーソーターⅡ LAZシリーズ

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得意な分野・カテゴリー

農産物

担当者からのおすすめポイント!

・白米、玄米、黒米、小麦などの粒状原料選別に対応
・ツインLEDライティングシステムにより、対象物に合わせた照明条件で選別可能
・新型NIR搭載により、石やガラス片などの異物検出を支援
・マイティCP機能により、従来の色彩選別では取りにくい異物除去に活用可能
・自己診断機能により、主要エラーを確認しながら運用可能
・DX対応機能により、選別データの管理や工程改善に活用しやすいシリーズ

LED MIGHTY SORTERⅡ LAZシリーズは、白米、玄米、黒米、小麦などの粒状原料に対応したシュート式光学選別機です。ツインLEDライティングシステムと新型NIRを搭載し、色彩選別に加えてブロークンガラス、石、草の実などの異物除去にも活用できます。自己診断機能やDX対応機能も備えており、原料品質の安定化と選別工程の管理性向上を目指す現場に適した装置です。

製品説明・スペック紹介

<製品の特長>

・ツインLED搭載、さらに近赤外照明もLED
・観察部には【スーパー・イーグルアイ】搭載
・進化したサイバーセキュリティーシステム
・新採用AIシステム装備
・DX対応機種

・製品名:LED MIGHTY SORTERⅡ LAZシリーズ
・用途:白米、玄米、黒米、小麦などの色彩選別、異物除去
・シリーズ:LAZ-605DⅡ、LAZ-805DⅡ、LAZ-1205DⅡ、LAZ-1605DⅡ、LAZ-2405DⅡ、LAZ-3005DⅡ
・選別方式:シュート式光学選別
・主な構成:ツインLEDライティングシステム、新型NIR、カメラ、エジェクター
・主な機能:マイティCP、自己診断機能、DX対応機能
・選別対象例:白米、玄米、黒米、小麦、ブロークンガラス、石、草の実
・LAZ-605DⅡ:本体重量330kg、使用エアー量600L/min
・LAZ-805DⅡ:本体重量340kg、使用エアー量800L/min
・処理能力目安:玄米2.7t/h、白米3.6t/h

取り扱い企業

企業名
(株)安西製作所同企業の情報・その他製品を見る
所在地
〒264-0007 千葉県千葉市若葉区小倉町1305-1
電話
070-3970-5848
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
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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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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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  • 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画像認識システム(食品工場向け 自動化ソリューション)

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。

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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