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
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