日本の品質管理部が定めた厳しい検査基準を、AIで再現

AI

創業以来、外観検査AIシステムの受託開発を行っており、製造業を中心とした多くの現場でRistの外観検査AIシステムを導入いただいています。
Kaggle®で実績を積んだ世界最高クラスのAIエンジニアたちが持つ高い技術力を強みに、「外観検査AI開発のRist」としてお客様から高い評価をいただいています。

Ristの誇るAIエンジニアが
オーダーメイドで外観検査AIを開発

多品種・少量生産での良品・不良品データ判別、大量生産による高速かつ高精度での判別など、難易度の高い外観検査への対応も可能です。
外観検査における撮像環境の知見も有しており、画像の取得からAI開発・導入までトータルでのアドバイスも可能です。

  • 最新論文の調査・実装

  • 最新フレームワーク
    への対応

  • コンペティションで培った実装力

  • 製造業を中心とした
    AI導入実績

  • 教師データの
    生成技術

  • エッジデバイス含めた
    本番環境の構築

Development Cases外観検査AI開発事例

  • 製造

    自動車部品 バックミラー、ホイール/金属/基盤/ラベル/パウチ製品/化粧品 クリーム/衛生用品 歯ブラシ/ソーラーパネルなど

  • 印刷

    インクジェット印画検査/印刷物異常検知

  • 建設

    トンネル工事切羽判定

  • インフラ

    水質監視

  • 出版

    図書背表紙認識

  • 医療

    眼底画像検査

上記以外の事例や各事例の課題や解決方法など詳細はお問い合わせください。

Case Study事例紹介

外壁クラック画像診断AIの開発

医療・製造業でも活用されるRistのAI技術が不動産業界へも導入。
業務の精緻化、標準化及び効率化を目指します。

Ristは、不動産会社である東急リバブル株式会社、地盤調査や建物検査などを専門的に行うジャパンホームシールド株式会社と連携し、中古住宅の外壁や基礎部分のクラック※1画像を、AIが一定の基準に基づいて診断するシステムを開発しました。(特許取得済)

このシステムは、人間の目視により計測しているクラック幅の検査業務を、Deep Learningを実装したクラウド上のAIアプリケーションが代替診断するものです。建物の外壁には多種多様な材質や色調が用いられており、経年劣化など状態変化も考慮すると無数のパターンが存在します。また、クラックは部位によって幅が異なり、途中で分岐するなど不規則に変化しているものもあります。本システムではスマートフォン専用アプリで撮影したクラック画像を元に、クラックの不規則な形状を高精度で検知。クラックを抽出して、その最大幅を計測・診断します。

従来の外壁クラック検査業務の課題

専用の定規と目視でクラックの最大幅を計測
  1. 検査員(ヒト)による目視と判断がベースとなるため、評価にばらつきも生じる
  2. 検査精度を担保するため、バックヤードでダブルチェックを行っている
  3. 検査品質を維持するため、現場での検査から最終評価までに数日間を要している

外壁クラック検査業務の精緻化、標準化、効率化が課題

Ristによるアプローチ

期待される効果

  1. 検査時に撮影する画像からAIが計測・診断
  2. 計測値を現場で確認。評価、審査等の業務に効率的に反映が可能
  3. 外壁クラック検査業務の精緻化、標準化及び効率化を実現

中古住宅における一連の評価業務の中で、既存住宅売買瑕疵保険の適合判断基準のひとつである基礎部分や、外壁のクラック検査業務をAIが診断することで、同検査業務の精緻化、標準化及び効率化を実現します。

鏡の表面検査工程

Ristは、バックミラーで国内シェアNo.1の株式会社村上開明堂の製品検査工程において、Deep Learning技術を用いた鏡の表面検査システムを開発し、検査精度の向上(60% → 99%)、目視による検査員の負担軽減を実現しました。

従来の検知システムの問題点

Ristによるアプローチ

導入による効果

  • 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

資料請求、無料Webカウンセリングのお申し込みなど、お気軽にお問合せください。

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