「いつもと違う」を検出する クラウド学習型 外観検査AIソフトウェア
日本初の産総研特許技術「HLAC（高次局所自己相関特徴）」による
良品学習型の機械学習検査モデル作成をSaaSで提供しています。
ディープラーニングのように大量の画像収集が不要、かつ未知の欠陥にも対応可の上、
少量の正常画像からお客様自身でモデル作成も可能であり、
検査を実行しつつ検査モデルを進化させることが可能です。
マルエム商会ではSierと協業し、HLAC用の撮影環境の構築や設備化なども提案可能ですので、
ぜひお気軽にご相談ください。
サービス提供企業：株式会社アダコテック
このカタログについて
| ドキュメント名 | 外観検査モデル作成サービス |
|---|---|
| ドキュメント種別 | 製品カタログ |
| ファイルサイズ | 701.5Kb |
| 登録カテゴリ | |
| 取り扱い企業 | 株式会社マルエム商会 (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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『いつもと違う』を検出する
クラウド学習型 外観検査AIソフトウェア
AdaInspector Cloud
従来の外観検査AIの弱点を克服
学習に膨大な モデルの精度改善 判定理由が
画像枚数が必要 が困難 ブラックボックス
正常/異常データ
100-300 精度改善の 判定までの過程
枚 PDCAが回せる
程度でOK が見える化
サービスのご紹介
ご提供 AdaInspector Cloud ご提供
学習・検証用クラウドライセンス エッジソフトウェア
サービス①1 サービス②2
インターネット接続 API提供
•産総研発の技術“HLAC*”を用いた自動 •現場の検査装置（エッジPC）で画像を
学習ソフトウェアをクラウド環境でご 判定し、判定結果を出力するための
提供（Auto ML） APIをご提供
•Deep Learningとは異なり、少ない正 •特徴量抽出による判定のため高価な
常画像で判定精度の良いモデルを生成 GPUを必要とせず安価なPCで高速に判
可能 定が可能（数10～数100ms程度）
•正常品学習型のため、不良が発生しに •クラウドで作成した学習モデルをダウ
くい検査シーンにも適用が可能 ンロードして利用
*産総研特許技術。画像の特徴（形状・質感など）を瞬時に認識し特徴量で表現できる。
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適用事例
ランダム背景部品の不良検出｜フェライトマグネットの欠陥検査
課題 • 焼結部品で表面がランダム模様のため、
元画像 検査結果 ルールベースによる検査では、過検出を
抑制させることが非常に困難
解決 • AdaInspector Cloudにより200枚の正常
事例 画像で学習を実施
• ルールベースで発生していた過検出率
検査イメージ 40%を10%まで改善
検査モデル統合管理ソリューションのご提案
不良流出、過検出が
なくならない 拠点横断で検査品質 検査のレシピが
（各種ロスの発生） の担保が困難 担当者スキルに依存
クラウドで検査モデル・データを集中管理し、上記課題を解決しませんか？
運用イメージ**
工場 クラウド（Digital Twin）
モデル モデル モデル 画像の異常値をスコア化、
モデルを更新し過検出抑制
検査機
モデル
拠点間で性能比較・検証し
検査品質を担保
検査機
モデル
継続的なモデル更新により
廃棄ロス削減
検査機
モデル AdaInspector Cloud
**将来構想も含みます
★ご関心をお持ちの方は、下記までご連絡ください
株式会社アダコテック
E-mail : sales@adacotech.co.jp
TEL : 03-4346-4171