製造業向け外観検査ソフトウェア gLupe®

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お知らせ

2020.02.07  第4回ロボデックス-ロボット[開発]・[活用]展-にgLupeを出展します。
 2/12(水)-14(金)に東京ビッグサイトで開催されるロボデックスにTeam Cross FAの日本サポートシステム様ブース(西1ホール 3-14)にてgLupeを出展致します。ロボットとgLupeのコラボレーションデモを是非御覧ください。

2020.02.04 gLupe Monitorの提供を開始しました。詳細はこちらを参照してください。

2019.12.17 gLupe V2.1.0がリリースされました。Ver.2ご購入済みのお客様は別途お送りしたご案内メールに従って、アップデートをお願いします。

2019.10.16  国際画像機器展2019に出展します。
 2019年12月4日~6日 パシフィコ横浜 で開催される国際画像機器展2019にgLupeを出展します。
 また、国際画像機器展2019 セミナーにてgLupeの事例を紹介します。
 セミナー詳細:
  2019年12月4日 10:00~10:50 アネックスホール F202
  AI外観検査ソフトウェアgLupe 事例から分かる外観検査システム構築実践

2019.10.16  2019年11月20日に日本テクノセンターにて開催されるセミナーに、弊社エンジニアが外観検査に関する講師として登壇いたします。
 日本テクノセンター 機械学習・ディープラーニングによる外観検査技術とその応用

2019.09.09  gLupe バージョン2を販売開始しました。

2019.09.09  第21回 自動認識総合展に出展します。
 2019年9月11日~13日 東京ビッグサイト 南ホール4F で開催される第21回 自動認識総合展にgLupeを出展します。

2019.05.30  gLupe バージョン2を2019年9月に発売することを決定しました。プレスリリース

2019.05.21  画像センシング展2019 に出展します。
 2019年6月12日~14日 パシフィコ横浜 で開催される画像センシング展2019にgLupeを出展します。

2019.04.05 gLupe V1.1.2がリリースされました。製品ご購入済みのお客様は別途お送りしたご案内メールに従って、アップデートをお願いします。

2019.01.24 gLupe V1.1.1がリリースされました。製品ご購入済みのお客様は別途お送りしたご案内メールに従って、アップデートをお願いします。

2019.01.08 「製造業向け外観検査ソフトウェア gLupeR」が登録商標になりました。

2018.12.04 Prometech Simulation Conference に出展します。
2018年12月13日 東京国際フォーラム で開催されるPrometech Simulation ConferenceにgLupeを出展します。

2018.12.04 国際画像機器展2018 に出展します。
2018年12月5日~7日 パシフィコ横浜 で開催される国際画像機器展2018にgLupeを出展します。

2018.10.17 製造業向け外観検査ソフトウェア「gLupe」システムパッケージの販売を開始しました。
ニュースリリース

2018.10.12 デジタルものづくり2018 に出展します。
2018年10月17日~19日 ビッグサイト で開催されるデジタルものづくり2018にgLupeを出展します。

2018.6.21 JP Tower Hallにて開催される「DEEP LEARNING LAB DAY 2018 ―深層学習を使いこなす日―」に出展いたします。
製造業向け外観検査ソフトウェア「gLupe」のAzureへの展開などをご紹介します。
DEEP LEARNING LAB DAY 2018

2018.6.13 製造業向け外観検査ソフトウェア「gLupe」開発キットの販売を開始しました。
ニュースリリース

2018.5.16 Deep Learning Labエンジニア向けイベント「異常検知ナイト」で講演した内容がThink ITで紹介されました。
Think IT Deep Learning Lab初のエンジニア向けイベント「異常検知ナイト」レポート

2018.5.15 画像センシング展2018に出展します。
2018年6月13日~15日 パシフィコ横浜で開催される画像センシング展2018にgLupeを出展します。

2018.5.15 gLupeの製品サイトをオープンしました。

製品特長

数十枚の正常データのみで学習可能

外観検査用人工知能を構築するために必要なデータは数十枚の正常データのみです。使用する学習データが少ないため、学習時間も数秒です。

特長1

簡単操作で手軽に学習・評価

学習・評価作業は、Windowsで動作する専用アプリケーションで簡単に行うことができます。

簡単操作

機能紹介

良品画像のみで学習ができる「異常検知」機能と、種別分類ができる「分類」機能があります。 いずれの機能も、当社独自技術によって数十枚からの学習が可能です。

機能紹介

開発キットを使った自由度の高い開発が可能

gLupeは"開発キット"の形態をとっています。運用に合わせた柔軟なシステム開発が可能です。

なお、gLupeを用いた「データ解析」「システム開発」は当社でも請け負い可能です。お気軽にご相談ください。

特長2

特長3

その他の技術情報は、当社技術情報発信サイト「技ラボ」に随時コンテンツを追加予定です。こちらも合わせてご参照ください。

技ラボ
技ラボ技術情報抜粋

製品外観品質を数値化してモニタリングするツール「gLupe Monitor」

gLupeで学習したAIを用いて製品の外観品質をモニタリングするための新たなツールです。外観検査自動化への適用だけでなく、品質管理の見える化や製造機器の予兆保全への応用を期待することができます。

gLupe Monitor Main

また、外観検査自動化を進めていくと、多くのお客様が下記の課題に直面します。

  • 製品の外観にどの程度バリエーションがあるのかを把握できていないため、AIが良品/不良品判定するための適切なしきい値を決定することが困難
  • 製品の外観バリエーションを把握しようにも、実物や写真を一つずつ確認するには多大な労力が必要
  • 外観検査自動化システムを運用にのせるための説明材料となるデータや結果が不十分

外観検査をスムーズに自動化するためには、まずは製品の外観品質を適切に管理し、傾向を把握することが重要です。そのステップを省略してしまうと高確率で上記課題に直面することになります。しかし、外観品質の適切な管理・把握は簡単なことではありません。

gLupe MonitorはAIの能力を体感していただきながら製品の品質を数値化し、適切な品質管理を支援するためのツールです。数値化された外観品質指標を基に管理することができるため、外観バリエーションや傾向の把握が容易になり、外観検査のスムーズな自動化への手助けにもなります。

gLupe Monitor

適用事例

事例

その他事例

  • 基盤のハンダ付け不良検出
  • 樹脂製品の外観検査
  • 食品の外観検査
  • 溶接部分の外観検査
  • 半導体の異物や傷の検査
  • 紙製品の品質検査
  • 時系列データからの異常検知

必要システム構成

学習・評価用アプリケーション

OS Microsoft Windows 10 64-bit 日本語版
CPU Intel Core i5以上
GPU CUDA対応NVIDIA製GPU メモリ2GB以上(4GB以上推奨) Maxwell以降

推論ソフトウェア開発用SDK

OS Microsoft Windows 10 64-bit 日本語版
CPU Intel Core i5以上
GPU CUDA対応NVIDIA製GPU メモリ2GB以上(4GB以上推奨) Maxwell以降

●製品アクティベーション用USBドングルを接続するための、USBポートが必要になります。

●ARM CPU、Linux OSでの使用をご要望の場合は、別途お問い合わせください。

製品の導入

gLupe導入までの流れ

導入方法

開発の進めかた

学習~システム開発まで全ての工程をお客様にて行うことができます。
必要に応じて、当社によるコンサルティングサービス、学習・評価サービス、システム開発サービスをご提供いたします。サービスの価格など詳細についてはお問い合わせください。

開発の進め方

今なら簡易評価無料受付中!

gLupeがどのように画像検査をしてくれるのか、検出対象としている不良をgLupeは見つけることができるのか、実際にテストをしてみないとシステム導入の判断は難しいと思います。

そこで、すでに画像を撮影する環境をお持ちのお客様については、画像を送っていただければ無料で簡易的なテストを実施して結果をお返しします。テストに必要なデータは「良品20枚~50枚、不良品1枚~」から可能です。まずはお気軽にお問い合わせください。

なお、機材選定からご提案することも可能ですので、撮影機材をこれから選定されるお客様についてもご相談ください。

製品パッケージ

gLupe Version 2 開発キット


gLupe V2 開発キットの価格

カメラなどの撮影機材と合わせた「システムパッケージ」や「各種サポート」についてはこちら

「gLupe Version.2 開発キット」でできること


1.学習と学習結果の評価

gLupe Learning Toolを使用した学習、及び、学習結果の評価を行うことができます。まずは、ツール上で学習と評価をしてみて、ターゲットとしている外観検査が自動化可能かどうかを検証しましょう。評価結果を見て、撮影環境の見直しや適切な前処理などを検討することも大切です。gLupe Learning Toolで作成した学習済みモデルは、SDKから呼び出すことが可能です。 学習・評価などの検証作業を当社にてお請けすることも可能です。ご希望の場合はお気軽にお問い合わせください。

開発キットでできること1

2.サンプルアプリケーションを用いた推論

下記構成で動作する推論用のサンプルアプリケーションが付属しています。学習ツールからエクスポートした学習済みモデルを使って、外観検査システムを動かすことができます。なお、すでにカメラや照明などの撮像環境が製造ラインに設置されている場合は、そのまま流用することも可能です。

開発キットでできること2

3.運用に合わせた推論アプリケーションの開発

付属の推論用サンプルアプリケーションの機能が不足している場合は、運用に合わせて機能追加をしましょう。サンプルプログラムをカスタマイズしても良いですし、スクラッチで開発を行うことも可能です。推論機能はC++のWindows DLLとしてご提供していますので、C++やC#などで自由に開発することができます。
システム開発を当社にてお請けすることも可能です。ご希望の場合はお気軽にお問い合わせください。

資料請求

詳細な製品資料はこちらからダウンロードしてください。

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お問い合わせ

製品の購入に関するお問い合わせは、メールにて受け付けております。

営業時間:10:00~17:00(ただし、土曜日、日曜日、祝日、当社指定休業日は除く)

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