使依赖熟练工的目视检查实现自动化
重现“人的感性・经验”的自动化目视检测
- 解决劳动力短缺
- 品质提升
- 检查
- 机器视觉
工业自动化
工业自动化
使依赖熟练工的目视检查实现自动化
随着产品的高功能、高精细化，生产线的检查负荷在增大。另一方面，受每年约70万人的劳动人口减少的影响，检查人员不足的课题现实存在，人们对于目视检查自动化的需求越来越高。
特别是在产品的外观检测中，难以摆脱经验丰富的熟练工拥有的感性和经验，例如判断各种颜色和尺寸的划痕、产品本身有很大差异时如何判定缺陷产品。
利用AI技术，自动实现目视检测
检测人员拥有的“将背景中的不协调视为缺陷”的技能，已利用AI技术化，并作为图像过滤器搭载。即使是新品种、未知划痕、复杂背景这些机器以前难以判断的内容，也可以在没有划痕样本或调整的情况下，检测为“划痕或缺陷”。
AI像人一样熟悉缺陷
通过AI划痕抽取过滤*1，一种图像处理过滤器，预先学习了“人感觉是划痕的图像的特征”。即使没有定义划痕，例如用传统方法很难自动化的“不可预测的尺寸、形状、颜色”等，AI也能判断并抽取划痕的特征。学习数据包括(中国)科技公司迄今为止积累的图像，可以检测不确定背景中的缺陷，例如加工面上的缺陷，这是传统方法难以实现的。
*1. 使用AI划痕抽取过滤时，需要使用另售的“划痕抽取AI软件安装程序（FH-UMAI1）”。
无需定义和学习划痕，可自动检测各种划痕
可以稳定地抽取以下各种材质、颜色和尺寸的划痕（以前需要先定义划痕），且无需进行调整。
