Deep Inspection

なにができるの?

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画像の中で特定のパターンに一致する箇所を認識し、そのパターンが基準を満たしているかどうかを判断します。

「人間では判断できるが、画像処理システムではうまく判別できない」

そのような対象に対し、Deep Learningを用いることで、ひとの感覚のような柔軟な分類を行います。

不純物の分類

食品
ガラス粉
キズ
ホコリ
ホコリ
など

感覚的に人間が行っている評価

ゆがみ
たわみ
表面異常
など

特徴

画像から最適な検査モデルを学習し、複数ラインへ展開可能

画像から最適な検査モデルを学習し、
複数ラインへ展開可能

Deep Inspectionで 実際の検査に利用している画像を元に、システム が最適な検査モデルを作成します。そのため閾値を設けていた従来 画像処理技術に比べより人に近い判断を行うことができ、従来画像検査と比べ約40%の精度向上した事例もあります。

特殊な対象・検査項目への対応

特殊な対象・検査項目への対応

検査すべき項目と対象、さらに既に利用している検査ハードウェアはお客様により千差万別です。 我々は過去の経験として、実際の検品の現場では分類対象の画像データ数の偏りや注目箇所の相違などがあることを理解しています。1%でもより精度を上げるために、お客様の状況に応じた最適な手法の選定とDeep Learningアルゴリズムのファインチューニングを行います。

お客様第一 柔軟なシステム設計

お客様第一
柔軟なシステム設計

弊社ではこれまでの経験を踏まえ、既に検査システムを導入しているお客様の利便性を第一に考え、敢えて画一的なパッケージ製品を納める方式を取っておりません。新しい要素技術をいち早く世の中に届けるために、既存の装置で動作可能なモジュールやライブラリなどでの納品

や、既存装置を製造している会社と共同での開発も致します。

導入の流れ

step1 step2 step3
step 1
資料請求・トライアル

資料請求・トライアル

まずは本格的な導入の前に、秘密保持契約を結ばせて頂き、実際の検査画像データを用いたトライアルをさせて頂きます。その際には検査精度やご希望の検査に適用可能かなどをご確認頂ければと思います。

step 2
検査モデル作成&ハードウェアとの連携

検査モデル作成&ハードウェアとの連携

データをご準備頂ければ、検査モデルのアルゴリズムの作成を弊社で行わせて頂きます。 弊社で多くのお客様のご要望にお応えして、既存 ハードウェアや御社のアルゴリズムに組み込んで使えるようなモジュール・ ライブラリとしての納品も可能です。

step 3
導入&保守点検

導入&保守点検

Deep Inspectionはデータが溜まることで精度の向上が見込めます。検査モデルの追加学習や類似検査の複数展開など、その後のサポートも致しますので、是非一度ご連絡ください。

お問い合わせ

企業情報

社名 株式会社Rist Rist, Inc.
設立年月日 2016年8月1日
本社所在地 〒153-0063 
東京都目黒区目黒2-11-3 
ImpactHubTokyo
代表者 遠野 宏季 Hiroki Enno
ホームページ https://www.rist.co.jp/
メールアドレス hello@rist.co.jp