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低コストで即導入! AI外観検査で製造ラインを効率化

「Gemini eye」は製造工程における外観の不良品をAIが自動で検出。複雑な設定が不要で、少量の学習サンプルのみでキズや焼けといった不良を検知します。金属部品、基板、繊維、食品など、あらゆる製造業に導入できます。

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短い学習時間で外観の異常のみを高精度に検出

「Gemini eye」は、製品の製造精度のばらつきや位置ずれなどに影響されずに、異常度を算出できる製造業向けに特化した独自技術を採用。2〜3時間程度と短い学習時間に数十枚程度の良品のデータを覚え込ませるだけで、キズ・焼け・刻印潰れ・黒点・割れ・欠けなどの不良を検出、ヒートマップで表示します。不良品のデータ収集もAIの専門知識も不要で、素材作成から実運用まではわずか4ステップ。パソコンにUSBを挿すだけで素早く簡単に導入できます。インターネット環境のないオフラインでの利用や、既存のシステムとの連携も可能です。

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製造現場の課題を解決する導入プランの提案

外観検査の対象となる製品や、実際の製造現場におけるラインの環境に合わせた「Gemini eye」導入のためのサポート、またデータ学習のための設備を提供します。素材作成、学習、検証といった運用までの行程が含まれたお任せプランや、自社内で開発が引き継げるプランを用意。既にある外観検査システムの過検出といった課題や、複数の不良検出による効率化の要望など、現状をヒアリングした上で最適な組み合わせを提案します。当製品の使用に推奨する機器の販売や、外観検査以外のAIを使用した自動化についてもコンサルティングします。

実績・導入事例 実績・導入事例

食品メーカーでは、梱包物の異物や包装内容の整合性を判定するために導入しています。 他にも、自動車部品メーカーではアルミ鋳造物の品質確認、素材メーカーでは色ムラ、破れ、黒点の判定に使用しています。

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