CCD・CMOSカメラ、エリアカメラ・ラインセンサ等画像機器

NAIT v2.1

- 目視検査からAI自動外観検査へ -

外観検査ツール

– Segmentation (欠陥検出)

-Classification (分類分け)

– Detection (位置検出とカウント)

OCR (文字認識)

-Anomaly Detection (異常検出)

Segmentation
(欠陥検出)

Classification
(分類分け)

Detection
(位置検出とカウント)

OCR
(文字認識)

Anomaly Detection
(異常検出)

NAITでのAIプロジェクトのプロセス

画像データ (1)

画像データを準備

検査したい対象の画像をご用意ください。

NAITは、大量の画像データを必要とせず、数十枚~数百枚程度のの画像データで学習可能です。

 

 

アノテーション

アノテーション

画像データに対して欠陥箇所の色塗りや、ラベル付け作業を行います。

AIの専門知識がなくても、誰でも簡単に行えます。

 

 

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学習

パラメータ調整がほとんど必要ないオートディープラーニング機能により、簡単に学習モデルを作成することができます。

 

REPORT

評価

学習モデルの認識率や精度を確認します。

 

精度が低い場合、画像データの再収集やアノテーションを変更し、再学習させます。

 

 

導入イメージ

導入

最適な学習モデルを出力し、判定用PC等に組み込みます。

アプリケーション事例

さまざまなアプリケーション事例をご紹介致します。

細胞検出

食品形状検査

不審者侵入検査

毛髪検出

冷凍食品官能検査

革製品の検査

飲料容器検査

植物病検査

各種お問合せ

AI外観検査を検討中のお客様、他のAIを検討したが断念したお客様、検査員不足が深刻なお客様など、お気軽にお問合せください。

NAIT サンプル評価申込

お客様より頂いたサンプル画像をもとに、NAIT(ナイト)を使用して、レポートを作成するサービスを行っております。
実際の使用イメージを掴んでいただき、製品導入の検討にお役立てください。

NAITのお問合せ

AI外観検査を検討中のお客様、他のディープラーニングを検討したが断念したお客様、検査員不足が深刻なお客様など、NAIT(ナイト)に関するお問合せはこちらからご連絡ください。

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