[判別検査][外観検査]画像処理システムのできないができるへ

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せっかく導入した画像処理システム。

検査項目ごとにプログラムを作る必要があり、工数が掛かる

多品種のため、設定作成頻度が高い

検査領域が複雑な場合、細かく領域設定するか、輪郭部などギリギリの際どい部分は検査対象外としていた

良品のばらつきに対応できない（誤判定が多い）

画像処理は設定が難しいイメージがあり、しきいが高い

安定して運用できていない

なんてことありませんか？

たったひとつのツールでお悩み解消。プログラム作成不要で工数削減！

それは

学習検査ツール

良品に存在する個体差を画像処理システムが学習し、それと違うものを不良品として認識する、限りなく人間の感覚に近いアルゴリズムを搭載。プログラムを作成しなくていいので、毎回の設定工数を削減します。

良品を流すだけで → 設定完了！

新発想！ 学習した良品と異なるもの＝不良品 として検出します。

事例：自動車業界 ヒューズ組違い検査

ヒューズの組違い検査を、色や文字で判別します。学習検査を用いることにより、良品を登録するだけで設定が完了するため、品種が多くても簡単に対応が可能です。

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今までの「できない」を「できる」に。

学習検査ツールによる改善事例について、
詳しくは、こちらの資料をご覧ください。

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