外観検査の省人化
および検査精度向上
これらを簡単に実現します！
サンプル画像が１枚あれば
ＡＩ学習が可能です！
- 導入後も充実の安心サポート
- 様々な形状、素材に対応可能
- 簡単操作で誰でも使用可能
まずは資料請求
仕様の詳細や料金表を掲載した製品資料を
今すぐダウンロード。（入力30秒）
製造業を中心に導入企業120社の実績
※導入企業の一例です（略称、五十音順）
外観検査工程にこんなことでお困りではないですか？
- 外観検査の人件費が大きく掛かっている
- 検査員の採用が難しい、教育するのにも時間がかかってしまう
- 検査員の熟練度や判断基準のバラツキから、不良品の見落としが発生してしまう
- AI外観検査を導入したいが、AIに詳しい人材が社内にいない
の判断
人間の判断は検査員のレベルや熟練度、日によって判断基準が揺らいでしまい検査結果にバラツキが発生。
これでは、不良品の後工程への流出に繋がってしまいます。
gLupeなら
機械が画像検査判定を行うため、同じ画像（製品）を何回検査しても結果は常に一緒になります。 また、AIモデルへの追加機械学習も容易に行えるためより検査精度・不良抽出精度を高めることも可能です。
gLupeは、従来の目視検査と比較して高速かつ正確な検査を実現します。独自のアルゴリズムと機械学習モデルにより、大量の製品を迅速に検査が可能。コスト削減と生産性向上に大きく貢献し、省人化とリードタイムを短縮しながら製品品質を向上させます。
例）K社様、切削加工品の外観検査時間
操作が簡単で現場レベルでの運用可能
最短3ステップで現場稼働
1 カメラに繋げて撮影
キーエンスVJシリーズやCameraLinkなど主要なカメラと接続可能。その他、画像保存されるタイプの撮影システムであれば簡単に連携可能。カメラを繋げればすぐに撮影することができます。
2 1枚の画像でAI学習
画像撮影後のAI学習はとても簡単。不良品画像が最低1枚あればAIモデルができあがります。複雑なAIのパラメータや設定はすべて不要。直感的な操作で不良パターンをAIに学習させることができるので、AIの技術的な知見も必要ありません。
3 現場ですぐに自動検査
AIモデルができあがったら、現場ですぐに自動検査を試すことができます。反応できなかった不良パターンがあってもすぐに追加学習可能。すべての操作が簡単なので、AIモデルメンテナンス含めて内製化できます。
gLupe Inspector
の使い方
gLupeならAIモデル構築のために必要な画像は1枚から数十枚程度で始められます。数枚程度のOK・NGサンプル画像をもとにAIが学習し、ルール構築が難しい製品の検査にも対応ができます。
通常のAI（DeepLearning）による学習の場合、OK・NGサンプルの画像を数千枚～数万枚用意する必要があり、「大量のサンプル集めが必要でなかなか導入が進まない」というようなことにはなりません。
通常のDeep Learningによる学習
gLupeによる学習
不良箇所学習機能は、不良品データを使用して不良箇所を学習することができる機能です。たった1枚の不良品データでも学習が可能です。特に、外見のバリエーションが多い立体物や大きなサイズの部品の検査に非常に有効です。この機能を使うことで、さまざまな形状やサイズの不良箇所を検出することができます。
良品学習機能は、わずかな数の良品データのみで学習し、品物が良品か不良品かを判別することができます。不良品の画像を収集する必要がないため、迅速な開発が可能です。また、良品しか学習していませんので、未知の不良品も検出できる可能性もあります。
