Solution

Human SenseAI 外観検査ソリューション

こんなお悩みありませんか？

外観検査では、人の目に依存した判定はヒューマンエラーや基準の個人差が課題となる。
従来型AIでは、少量の学習データでは十分な性能が出せず、未知の異常を見逃すといった限界がありました。

目視を超える、次世代「外観検査」

「Human Sense 外観検査AI」は、人が目で見て脳で判断するプロセスをベースとした、独自開発の画像解析アルゴリズムを活用。
多様な現場の外観検査を自動化し、人の目と従来のAIを超える次世代の外観検査ソリューションです。

事前学習不要な独自開発の画像解析技術「Human Sense AI」を活用することで、
未知の異常や、これまで検知できなかった異常にも対応！

POINT01

少ない画像でも実運用に乗せられる独自の画像解析により、従来の大量教師データに依存しません。さらに、これまで発生していない異常や不定形物にも対応して検出できます。

POINT02

一般的なPCで動作し、既存の撮像システムと連携可能です。高速認識により検査処理がスムーズで、掲示値として認識精度99％以上の水準を実現します。

POINT03

判定の根拠が明らかで、結果がブラックボックスにならない設計です。候補抽出→精査→最終判定までの処理過程を可視化し、現場で納得感のある運用ができます。

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複数企業の外観検査システムに導入されています

USE CASES

短期間でメニューが変わる環境に対応し、不定形具材の個数・面積を自動解析する全数自動検品を導入。過不足チェックと結果画像の保存で、差異の軽減・人員コスト削減・クレーム対応の迅速化を実現。

課題	短期間でメニュー変更により、機械学習の活用が困難クレーム発生時の事実確認ができない
対策	個数や面積を自動解析するアルゴリズムで過不足チェック検品結果画像を保存し過去の検査状況を遡って確認可能に
効用	製品による差異の軽減記録した画像をクレーム応対時に活用

USE CASES

NG発生率が極めて低く、微小傷の見逃しが課題の環境に対し、少数NG画像で機能する独自アルゴリズムと既存撮像システム連携の自動解析ソフトを導入。見逃し防止と、チェックコスト削減を実現。

課題	データが収集に時間を要し、機械学習の実用化に至らず対象の傷や汚れが微小で見逃しが発生
対策	小さな傷を浮き上がらせる独自のアルゴリズムを構築既存の撮像システムと連携可能なソフトウェアを開発
効用	少ないNG画像でも自動検出を実現し、見逃しを防止既存システムを活用した検品のチェックコストの削減

USE CASES

全国約1,000の廃棄物処理施設でリチウムイオン電池（Lib）起因の火災が年間400件以上発生しており、X線画像からLibの有無を判定する外観検査AIを導入。Libの共通特徴と明るさ分布解析を用い、自動検出を実現。

課題	国内でLib起因の火災が年間400件以上発生廃棄物の処理前に、X線画像でLibの有無判定が必要
対策	Libに共通する影の濃さや形状など特徴の活用 Libを特定する特許技術の判定プロセスを活用
効用	X線検査装置メーカーとのPOCで、正解率90％以上を確認

USE CASES

1枚の基板にハンダ部位が多く、検査項目も多岐にわたり、見逃しと検査結果のばらつきが課題。数百か所を瞬時に検査し、定量的に評価する仕組みを導入し、検査時間の大幅削減・不良率低減・ログによるロット確認を実現。

課題	はんだ量、ワイヤの長短、ショートなど検査項目が多い検査担当者での検査結果ばらつきが大きい
対策	数百か所のはんだ部分を1枚の画像で瞬時の検査を実現検査ログの保存とロットIDへの紐づけ
効用	検査時間と不良率の削減ログによる過去のロットの確認が可能

現場の状況や課題に応じて、柔軟に設計をカスタマイズいたします。最もフィットした形でご活用いただくため、事前のヒアリングから導入まで、現場に即したご提案をいたします。

お客様の課題をヒアリングし、製品画像（動画）と検査概要から、Human Sense AIでの実現可能性を検討の上、ご報告いたします。

製品の画像・ワークでHuman Sense AIの解析を実施し、検証結果をご報告します。その後、さらに多くのサンプルで検証を行い、解析精度の改善を図ります。

現場でスムーズに運用を開始できるよう導入支援を行います。また、導入完了後の保守や機能追加といったご要望にも対応いたします。