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外観検査自動化を成功させるためのカギ

ホワイトペーパー

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
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。 2
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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。 3
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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。 5
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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。 クリックで対象ページに移動 6