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近年、多くの製造現場が人手不足という深刻な問題に直面しています。特に地方に多く立地する工場では、若年層の確保が難しく、熟練作業者の高齢化や退職に伴う技術の継承が課題となっています。
こうした状況を受け、製品の品質保証を担う製造業の検査工程でも、人間の目視や経験に依存していた従来の手法から、画像認識やAI技術の進化を活用したデジタルツールによる自動化が強く求められるようになっています。
しかしながら、AIや機械学習を活用した画像検査を実用化するには、いくつかの課題があります。
一般的なAIシステムでは、その検知性能は教師データの種類や質に大きく依存します。そのため、実用的な精度を実現するには、異常データや正常データなど、十分な教師データを収集し、モデルを学習させる必要があります。また、運用プロセスにおいても、検査箇所の指定や画像のコントラスト調整など、環境設定を最適化する作業が求められます。場合によってはデータサイエンスや画像処理の専門知識が求められることもあります。
特に、製品の種類やバリエーションが多い、またはラインアップの変更が頻繁な現場では、その都度実用的な精度を確保するための教師データの収集や環境の精密なセッティングが必要となり、大きな負担になっていました。
このため、自動化を目指してシステム導入を検討しても、自社データを用いた実証実験の結果、運用の複雑さが課題となり、導入を見送るといったこともあるのではないでしょうか。
本セミナーでは、AI搭載の高性能ビジョンシステム「In-Sightシリーズ」を用いた、専門知識不要で運用できるスマートな画像検査ソリューションについて詳しく解説します。
「In-Sightシリーズ」は、カメラ、レンズ、照明、プロセッサを一体化したオールインワンタイプのビジョンシステムです。事前学習済みAIを搭載しており、少量の教師データだけで実用性に優れた高精度な検知性能を実現します。また、初期設定時には、コントラスト調整や検知エリア設定などの作業が自動で推奨パラメータとして生成されるため、簡単に設定できて、実際の検査工程に素早く適用できます。
日立ケーイーシステムズは、長年にわたり製造業の現場ソリューションで培った豊富な経験とノウハウを活かし、包括的な支援を提供してまいりました。画像検査ソリューションにおいても、単なる機器提供にとどまらず、検査データの蓄積・分析を通じて、トレーサビリティの強化や品質要因の分析など、現場の課題解決に寄り添うソリューションを展開しております。
深刻な人手不足を解消するため、目視検査を自動化したい方
画像検査の導入を検討したが、設定や運用の複雑さに課題を抱えている方
現在お使いのシステムの検査精度や生産効率の向上を目指している方
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