品質管理業務を劇的に効率化!AIスコアリングシステム

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

エクセルを手入力
現場では手入力、オフィスではExcelに入力。手間がかかるうえ、欠陥の実態が把握しにくい。

納入後のクレームでトラブル

製品納入後にトラブル
納入後にクレームが発生するが、証拠もなく責任がはっきりしない。
矢印

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

自動で分類

様々な
カメラに対応

様々な取込みデバイス

システム構成

AIスコアリングシステムのシステム構成

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

エビデンス画像の活用

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

画像を保存するだけでNG集計

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

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
CPUIntel 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

AIモデル作成代行

AI学習の代行

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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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