Deep Inspection

様々な業種に対応するAI画像検査システムDeep Inspection

人間では判断できるが、従来の機械・画像判定システムではうまく判別できない。
そんな対象に力を発揮するのがDeep Inspection。
経験を積むほど判定精度を高め、極めて高いパフォーマンスの高速均一化を実現します。

Deep Inspectionで、できること

Deep Inspection では、画像の中で特定のパターンに一致する箇所を認識し、そのパターンが基準を満たしているかどうかを判断します。
「人間では判断できるが、画像処理システムではうまく判別できない」
そのような対象に対し、Deep Learningを用いることで、ひとの感覚のような柔軟な分類を行います。

Deep Inspectionの特徴

自信度を付加した判定

過去の結果と比較し自信度を算出。自信度の高いものは自動検査へ、低いものは人に委ねる仕組みです。低い自信度のものだけ目視検査することで、確実に負荷を軽減し、精度を飛躍的に高めます。

継続運用でレベルアップ

人が経験を積むように、Deep Learningは学習データが増えるほど判定精度が上がります。継続的な運用で経験を積んだAIは、熟練の職人のように頼れるシステムになります。

既存ラインへ導入可能

私たちの製品はパッケージではなく、現在のラインを生かしたシステムを提案しています。様々な現場に合わせて設計し、長期間の運用とアップグレードを視野に入れた製品を提供しています。

case.01鏡の表面検査工程

株式会社村上開明堂

従来のシステム問題点

閾値の設定が困難
精度60%程度
最終的に検査員が目視で確認

Ristによるアプローチ

多クラス分類の畳み込みネットワーク(CNN)を使用

多クラス分類の畳み込みネットワーク(CNN)

Rist独自の「Deep Inspection自信度」を開発

Deep Inspection自信度グラフ
精度97%を達成
  • 全ライン導入後は検品作業員が7割削減
  • 海外展開を視野に入れ、検査の自動化により得られたデータから上流工程の最適化なども目指していく
精度99%を達成

case.02領域抽出によるパッケージ検査工程

従来のシステム問題点

影・シワ等の影響で測定すべきラインの検出を間違える

100枚に1枚のエラー

Ristによるアプローチ

パッケージのある領域をDeep Learningで抽出し、測定

パッケージのある領域をDeep Learningで抽出し、測定
100倍の精度向上を実現

Flow導入の流れ

  1. 01調査・分析

    お客様の製品、既存製造ラインへの導入、新規構築など、目的に合わせた導入方法を立案いたします。
    メール・テレビ電話・⾯談などを通じて、ざっくりとしたご相談ベースから実現可能性を検討いたします。まずはお気軽にお問い合わせください。

  2. 02システム設計

    お客様の現場に合わせてデータ収集を行い、最適な学習アルゴリズムを考案、プロトタイプ開発を経て本開発・納品いたします。
    必要の応じてハードウェアを始めとした各分野の企業との協業を行い、特殊な検査にも対応できるハードウェアの設計・開発も行います。

  3. 03効果測定・検証

    構築したラインを実際に動かしながら効果測定・検証を行い、AIプログラムがフルにパフォーマンスを発揮出来るようチューニングを行います。

  4. 04システムの運用開始

    導入後は保守点検、AI追加学習でお客様をサポート致します。
    より高度な検査へのご相談、開発も行っています。