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このような経営者様におすすめ
- 目視検査員の確保や人件費の高騰にお悩みの経営者様
- 検査品質のばらつきや不良品の流出にお悩みの経営者様
- 生産量の増加に対応するため検査スピードの向上を目指す経営者様
- 既存の検査装置で誤検出や検査不能箇所が多いとお悩みの経営者様
- AI導入によって生産性向上とコスト削減を実現したいとお考えの経営者様
目次
1、AI外観検査の基礎と期待される効果
2、AI外観検査導入成功の鍵：学習データの最適化
3、高精度を実現する撮影技術と機材選定
4、AI外観検査導入のステップと失敗しないためのポイント
5、成功事例から学ぶAI外観検査の導入効果
レポートの内容
本レポートでは、AI外観検査の基本的な概念から、その導入を成功させるための具体的なポイントと取り組み事例を詳しく解説しています。AI外観検査は、ディープラーニング（深層学習）を活用し、製品の欠陥や異常を自動で検出・判定する技術です。導入には、カメラや照明、AI画像処理ソフト、搬送装置などを含む「AI外観検査装置」の理解が不可欠になります。特に、AIの性能を左右する「学習データ」の質と量が極めて重要であり、良品・不良品画像の収集と適切なアノテーション（教師ラベル）が求められます。導入プロセスは、調査分析から要件定義、画像評価、PoC（概念実証）、機器構成・Sier選定、そして開発・運用・保守へと進みます。実際に透明樹脂成型品や金属加工品、コネクタなどの検査にAIを導入し、大幅な省人化や投資回収を実現した複数の成功事例もご紹介します。
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