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
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STEP.1 ペア画像の作成
同一部品・同一エリアでの、
良品・不良品画像のペアを作成します。 -
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
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STEP.3 検証〜導入へ
システムを実際に動かしながら検証を行い、製造ラインへ導入します。学習したものと違う製品を使用しても、画像のようにNGとOKの検知が可能になります。
※画像はイメージです。

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。
