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熟練者の目視検査代替とは？課題と対策・製品を解説
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AI・ディープラーニングにおける熟練者の目視検査代替とは？
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『TGAM』は、株式会社ニューロスカイの信号処理技術及び
脳波解析アルゴリズムを搭載した脳波センサーモジュールです。
取得した微弱な脳波信号からノイズ除去を行い、信号を増幅しデジタル
信号へ変換。また、自社開発のアルゴリズム、集中度・リラックス度の
リアルタイム表示を行うなどの機能を搭載しています。
【特長】
■ヘッドセット、帽子、ヘルメット、ヘアバンドへの組込みが可能
■TGAM脳波センターより取得された脳波データを解析し、
心の状態をモニター可能
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
脳波検出センサーモジュール『TGAM』
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AI・ディープラーニングにおける熟練者の目視検査代替
AI・ディープラーニングにおける熟練者の目視検査代替とは？
メカトロニクス制御業界において、熟練した作業員が行う製品の目視検査を、AI（人工知能）とディープラーニング（深層学習）技術を用いて自動化すること。これにより、検査精度の向上、コスト削減、生産性向上を目指す。
課題
熟練工の経験・勘への依存
熟練工の持つ高度な経験や勘に頼った検査は、属人化しやすく、新人教育やノウハウの継承が困難である。
検査精度のばらつき
人間の目視検査では、疲労や集中力の低下により、検査結果にばらつきが生じやすく、品質の安定化が難しい。
検査コストと時間
熟練工の確保や教育にはコストがかかり、また、目視検査には時間を要するため、生産ラインのボトルネックとなる場合がある。
微細な欠陥の見落とし
人間の視覚では捉えきれない、非常に微細な傷や異物などの欠陥を見落とすリスクが存在する。
対策
画像認識AIの導入
高解像度カメラで撮影した製品画像をAIが解析し、傷、汚れ、異物混入などの欠陥を自動で検出・判定する。
ディープラーニングによる学習
大量の正常・異常画像をディープラーニングで学習させることで、未知の欠陥パターンにも対応できる高精度な検査システムを構築する。
データ駆動型の品質管理
検査データを蓄積・分析し、欠陥発生の原因究明や工程改善に活用することで、継続的な品質向上を図る。
検査プロセスの標準化
AIによる客観的な判定基準を設けることで、検査プロセスの属人化を防ぎ、誰でも一定水準の検査を行えるようにする。
対策に役立つ製品例
画像解析ソフトウェア
ディープラーニングモデルを組み込み、製品画像から欠陥を自動検出・分類する機能を提供する。
検査自動化システム
カメラ、照明、搬送装置、AI解析モジュールを統合し、目視検査プロセス全体を自動化する。
エッジAIデバイス
製造ラインの現場に設置し、リアルタイムで画像解析を行い、即座に合否判定を下す。
クラウド型検査システム
検査データの収集、学習、モデル管理を一元化し、複数ラインや拠点の検査システムを効率的に運用する。
