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ものづくりIoTソリューション
Meister シリーズ



AI画像自動検査パッケージ

東芝独自の良品学習方式を使ったAI画像検査により、検査工程の自動化と検査精度の向上を短期間で実現

良品学習方式を使ったAI画像検査の技術で、製造現場の検査工程を自動化するソリューションです。東芝独自の閾値最適化手法による良品学習により、不良品の見逃しを防ぎつつ誤検出を低減することが可能です。検査工程における作業員の省人化を実現し、Withコロナ時代の新しい製造現場様式の実現にも貢献します。

AIの学習方法における課題


大量の良品不良品の教師データの収集や学習を行うには時間がかかる

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良品画像のみを教師データとし短い期間と少ない画像で学習

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良品モデルの作成や精度の調整に高度な専門スキルが必要

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画像入力やパラメータ設定を専門スキルなしで画面上で実施可能

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検査装置における課題


既存ラインへの導入とメンテナンスが大変

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専用検査装置ではないため限られたスペースに設置できメンテナンス不要

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特長

1

誤検出を低減する東芝独自の
良品学習方式

独自の閾値最適化手法により良品の誤検出と不良品の見逃しを防止

2

画面上で直感的に良品モデルを作成

良品モデルの作成、精度の検証、検査結果の確認など使いやすいGUIを標準で提供

3

既存ラインに後付けで手軽に
導入

既存ラインの改造は必要なく市販のカメラや照明などの機器を 後付けで設置できすぐに導入可能

東芝独自の良品学習方式とは

■ 検査基準の閾値を学習し最適化した良品モデルと製品画像を比較して検査

良品画像のバラつきから良品として許容される閾値を統計的に学習し、そこから逸脱した製品を不良品と判定

■ 誤検出を低減するための閾値最適化手法(※特許出願中)

誤検出しやすい領域を検出し、その領域で誤検出が発生しないように繰り返し学習を行って良品モデルの閾値を最適化

[イメージ]東芝独自の良品学習方式

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