品質見える化ツール
AIスコアリングシステム
品質管理業務でこのようなお悩みはありませんか?
NGの集計が非効率だ
納入後のクレームでトラブル
画像の記録で解決できます!
AIスコアリングシステムの特徴
AIが自動で
画像分類・
スコアリング
様々な
カメラに対応
システム構成
指定したフォルダに画像が保存されるだけで自動で分類・スコアリングが実行されます。画像が保存できれば、どんなデバイスにも対応可能です。
活用事例
例①:出荷時前のエビデンス画像として活用
エビデンス(証拠画像)を残しておけば、急なお問い合わせやトラブルもスピーディに対応できます。原因や責任所在がわからず、調査に時間を浪費することもなくなります。
例②:NG集計作業が効率化
従来のNG集計は、手書き→Excel入力と二度手間な上に欠陥の状態が確認できず非効率な方法です。AIスコアリングシステムを使うと、画像を保存するだけでNG集計が可能になります。また画像で状態を確認できるため品質改善にもつなげやすく、品質管理業務が効率化します。
分類事例
事例①:シャフト
撮像方法 | マイクロスコープ |
分類 | OK、汚れ、削れ、打痕 |
画像 | 200万画素、カラー |
学習枚数 | 各項目で約200枚 |
マイクロスコープで撮像した画像で、4種類に画像を分類。画像を記録するだけで、NG集計が完了します。
事例②:溶着異常
撮像方法 | 産業用カメラ+リング照明 |
分類 | OK、溶着異常 |
画像 | 140万画素、モノクロ |
学習枚数 | 各項目で約200枚 |
一定ではない溶着形状をOKと異常で分類することができます。手作業(例:半田付けなど)を伴う作業の記録・集計なども可能です。
事例③:プレス品
撮像方法 | 産業用カメラ+リング照明 |
分類 | OK、傷、曲がり |
画像 | 140万画素、モノクロ |
学習枚数 | 各項目で約200枚 |
プレス品など、表面の見た目がばらつきやすい製品でも画像分類が可能です。
仕様
動作環境 | Windows 10, 11 |
CPU | Intel Core-i5 以上を推奨 |
メモリ | 16GB以上 |
対応画素数 | 500万画素以下を推奨 |
登録品種数 | 256品種 |
画像分類数 | 10分類 |
充実のサポート
撮像環境の導入支援
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画像分類するためのAI学習は経験が無くても大丈夫。無料で何度でも講習いたします。撮像時のポイントや画像枚数、学習時のコツも理解できます。
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そんな場合はPixelupにてAI学習を承ります。お気軽にご相談ください。(別途お見積り提出いたします。)
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