特長

OK/NG判定の高精度学習モデルを作成

お客様から学習データ（OK/NGの画像データ）をご提供頂き、この学習データから高精度の学習モデルを作成します。

従来の方式では判定できない、溶接部におけるAIの判定例

解消できる課題例

• 画像分析で自動化できないため人による目視検査を行っている場合
• 目視検査員の慢性的な人員不足と検査の教育に時間が必要な場合
• 熟練者とそうでない場合と比較して製品検査の精度に差が生じている場合
• 長時間の検査で疲労や集中力の低下により検品の歩留まりが下がる可能性がある場合

適用分野・業種

建設業　/　食品製造業　/　自動車製造業　/　金属製品製造業　/　一般機械器具

紹介動画

AI-EYE(アイアイ)の導入フロー

Step 1 現状分析
・課題/環境の確認
・提供データの確認
・上記からAI-EYEにて解決可能か検討

Step 2 モデルPoC
・課題/環境から学習方法、アルゴリズムの選択
・提供データから学習モデルを作成
・検証データを用いた結果を報告

Step 3 モデル構築
・PoCで得た各種データをもとに学習モデルを再構築
・検証データを用い学習モデルの高精度化
・システム実装に向けUIやAPIの開発

Step 4 システム実装