検査・検品AI画像検査装置

ブルーベリー選別ラインKATO260

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検出・検査性能
(検査項目・検出精度)

ブルーベリー全表面の 360°検査 を実行する機構。
マルチスペクトルイメージングカメラの下で回転しながら、色、柔らかさ、あざ、虫害、脱水、茎、皮剥がれ、瘢痕などの外観特徴を検出する能力。

精度・再現性
(学習精度・誤検知低減)

人工知能 LUCAi™ のオプション対応により、ブルーベリー固有の不良に対して適応した選別・サイズ分けが可能。
AI機能により微細な欠陥(脱水、打撲、小さな病変など)を検知する能力。

対応条件
(製品種類・外観条件対応範囲)

色、柔らかさ、あざ、虫害、脱水、茎、剥離、瘢痕等の複数の外観欠陥に対して選別可能。
ブルーベリーの 個体を100%検査 する選別方式。

設置・連携条件
(設置寸法/電源/ライン連携)

要メーカー確認

設定・切替のしやすさ
(学習更新・品種切替)

LUCAi™ により季節や品種に応じた特徴検出機能が向上する仕組み。

保守・点検・安全
(モデル管理・保守体制)

要メーカー確認

特徴

360° 全面検査機構 により、ブルーベリーの表面欠陥やサイズ分類を高精度で行える。
LUCAi™ 人工知能オプション により微細欠陥の識別とグレード制御を可能(AI搭載機構)。
優しい搬送機構によりブルーベリーの表面保護を図る

得意な分野・カテゴリー

農産物

農産物

農産物

担当者からのおすすめポイント!

新鮮なブルーベリーを選別・サイズ分けすることで、製品にあらたな付加価値をつけて収益を上げることが可能。AI機能とDXで生産効率と省人化を実現。

日本初リリース;AI機能付きブルーベリー選別ラインKATO260。10万画像以上の異物データを使用して、完全自動化のターンキィーラインを実現。
世界シェアNO.1

製品説明・スペック紹介

TOMRA FoodのAI機能ソフトウエア:LUCAi は、ブルーベリー選別機KATO260を新たな次元に革新しました。LUCAi は、人工知能を搭載した高度なツールであり、KATO260選別機がより正確に選別・サイズ分けが可能になりました。正確な選別とサイズ分けは、パッキングの品質をより細かく調節することが可能です。LUCAi 人工知能は、ブルーベリー固有の不良がプログラムされており、より優れたサイズ分けとより洗練された選別を実現し、ますます厳しくなる顧客の要件を満たすプレミアムな品質の製品を生産することが可能です。

取り扱い企業

企業名
トムラソーティング株式会社同企業の情報・その他製品を見る
所在地
〒336-0033 埼玉県さいたま市南区曲本3-2-5
電話
048-711-3135
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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  • 検査・検品
  • 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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  • 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)

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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  • 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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