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外観検査の自動化を実現するためには数多くの課題や「落とし穴」に対処する必要があります。
これらの課題を解決できるかどうかは、選定するベンダーの技術力や経験に大きく依存するでしょう。
本記事では、外観検査自動化を成功させるためのカギをご説明いたします。
このカタログについて
ドキュメント名 | 外観検査自動化を成功させるためのカギ |
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ドキュメント種別 | ホワイトペーパー |
ファイルサイズ | 923.9Kb |
取り扱い企業 | 株式会社リョーサン (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
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このカタログの内容
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外観検査自動化を成功させるためのカギ
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外観検査導入の成功の秘訣は適切なパートナー選定!
外観検査の自動化を実現するためには数多くの課題や「落とし穴」に対処する必要があります。
これらの課題を解決できるかどうかは、選定するベンダーの技術力や経験に大きく依存するでしょう。
当社は、多数の外観検査ベンダーをサプライヤーとして保有しています。この幅広いネットワークを
活かし、最適なベンダーを選定・提案いたします。
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お客様の成功事例にはこんなポイントが…
これらのケースを考慮し、製品の特性や生産量、検査の内容や頻度などを総合的に評価して、外観検査の
自動化を導入するかどうかを検討することが重要です。
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この落とし穴には気を付けて!
1)ハードウェアの不適切な選定
問題点:適切なカメラや照明を選定しないと、撮像した画像の質が低くなり、判定精度が低下する。
解決策:ハードウェアの選定にも専門的な知識が必要なため、目的や対象物に合わせて専門家の協力のもと
行うことが重要。撮影対象や環境に応じて最適なカメラや照明を選択する。
2)撮像技術の限界や誤用
問題点:カメラの角度や照明の位置、強度などの撮像条件が最適でないと、検査対象の不良が正確に検出で
きない。
解決策:撮像技術の専門家と連携し、撮像条件を最適化。定期的に撮像条件のチェックと調整を行うことで、
一貫した品質を確保する。
3)データ不足やデータの品質問題
問題点:AIの学習には大量の高品質なデータが必要。データ不足や低品質データの場合、AIモデルの精度が
低下する。
解決策:十分な量のデータ収集と、データの前処理・クリーニングを行い、高品質なデータセットを作成する。
を立てることが重要です。 4
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この落とし穴には気を付けて!
4)未熟なAIモデルや過学習
問題点:AIモデルが未熟だと、外観検査の結果が不正確になる。過学習が起きた場合、学習用のデータに
最適化されるため、学習データと同じようなデータを判定する場合には高い精度を示すが、学習データの特徴か
ら外れた場合に、著しく判定の精度が低下するという問題が発生する。
解決策:データのバリエーションを増やし、正則化などの過学習を防ぐための手法を活用したうえで、定期的に
評価と調整を行いながらAIモデルの学習を繰り返す。
これらの「落とし穴」を克服することで、外観検査自動化を成功させるための大きな一歩を踏み出せます。導
入を検討する際は、これらのポイントを念頭に置き、適切な戦略と計画を立てることが重要です。
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もっと詳しく知りたい方へ
弊社テクラボサイトの『外観検査自動化を成功させるためのカギ~お助けベンダー紹介も~』をご覧ください。
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