Deep Learning技術を活用し、画像・動画データから良品・不良品の判定、および欠陥箇所の検知等の推論モデルを構築し、検査工程の自動化を支援します。

想定課題

・外観検査をする人員や場所が多く必要であり、製造数量増加したいがボトルネックになっている
・検査員の経験値によって検査品質にブレが発生し、多段階検査が必要になっている

想定効果

・AI判定で省スペース化が実現され、製造量の変動にも容易に追従することが可能
・モデルの統一による検査品質安定化が可能
・AI分析による検査を実施することでヒューマンエラーの発生がなく、不良品の流通リスクを低減することが可能

実績紹介

プロジェクト概要
目的:自動車部品インバータ回路基板の品質を自動化させたい
対象企業:自動車メーカー様
期間:3ヶ月
規模:PL1名+PM1名+メンバー2名
成果:閾値算出プログラム
ロジック検討報告書

007_外観検査の自動化

対象業界・分野

製造関係メーカー(自動車/航空宇宙/ロボットなど) / 半導体メーカー

ツール・技術・リソース

Python / Jupyter Notebook / 異常検知手法 / 分布推定