Deep Inspection Collatio

多品種少量生産に特化した比較検査システムDeep Inspection Collatio

多品種展開時に必要になる膨大な良品・不良品データを、最小限の作業で運用可能にした比較検査システム。
印刷物や半導体基盤等の多品種小ロットの比較検査の見過ごし・過検出を大幅に抑制し検査できます。既存のラインにも導入可能で、エラーがあればそのつど学習してさらに運用制度を上げます。

Deep Inspection Collatioの特徴

多品種少量生産に対応

Collatioは実用に必要な良品・不良品データが少なくて済むので、一度の生産ロットが少ない、毎回少しずつ仕様が変わるといった現場にも導入できます。

導入後は最小限の作業で多品種展開がスムーズに

良品のデータが一枚あれば、他の製品からの学習を応用して実用する事ができます。エラーがあればそのつど学習してさらに運用精度を上げます。

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。

比較検査の3ステップ

  • STEP.1

    同一部品エリアの良品・不良品のペアを作成

  • STEP.2 不良エリアの教示

    Rist独自の比較ニューラルネットワークを使用し、良品エリア差分/不良エリア差分の特徴を学習

  • STEP.3 検証〜導入へ

case.01比較検査を応用した印刷物の異常検出

凸版印刷株式会社

プリンターやスキャナーによる微妙な色差や濃淡等の製品に由来する特性の違いと、
カスレや汚れ、キズ等の印刷異常を学習し、検知すべき異常のみを見つけます。

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。