DXソリューション:AI(人工知能)

目視での確認作業をAIで自動化

  • 広島AI DX デジタルトランスフォーメーション
  • 【検査精度の向上】と【作業負担の軽減】を通じ、人材の有効活用を実現します。

\ このような課題・問題はありませんか? /

  • PROBLEM

    このような課題・問題はありませんか?

    検査作業の工数が多く、
    現場の負担が大きい…

  • PROBLEM

    このような課題・問題はありませんか?

    検品する人材が
    常に不足している…

  • PROBLEM

    このような課題・問題はありませんか?

    検品者の習熟度により
    検出精度に差が…

  • PROBLEM

    このような課題・問題はありませんか?

    検査機の精度誤差による
    不良誤差や過検出が多い…

その問題、全てリバーシスが解決いたします!!

  • MERIT 1

    検査レベルを高め
    品質価値と生産性をアップ

  • MERIT 2

    検査業務に割いていた
    人員や時間の有効活用化

  • MERIT 3

    検査スピードの向上と
    コストダウンを両立

  • MERIT 4

    バラツキが出やすい複雑な
    良否検査も高精度で判定

  • MERIT 5

    人材教育と
    技能継承の課題解決

  • MERIT 6

    ラインや仕様など、
    要件変更にも柔軟に対応

  • MERIT 7

    パラメータ設定にかかる
    時間と労力を最小化

  • MERIT 8

    適正コスト・適正納期での
    導入が可能(800万円~/3カ月~)

  • 株式会社リバーシス

【最小、最速のAIスマートカメラ】
弊社の取扱うHMS社製のAIカメラの特徴

4種類のNETWORK(ClassNet・DeNet・SegNet・PoseNet)を標準とし、お客様オリジナルのNETWORKの製作も可能です。

  • ClassNet

    ClassNet

    ClassNet:シングル・マルチクラス分類用のCNNネットワークで、多種多様な分類検査に応用できます。

  • DeNet

    DeNet

    DeNet:対象物検出専用のCNNネットワークで、コンベヤにあるワークの識別、無人倉庫の対象商品の検出等に応用できます。

  • SegNet

    SegNet

    SegNet:外観検査専用のCNNネットワークで、欠陥、傷、汚れ、異物等の検出等に応用できます。

  • PoseNet

    PoseNet

    PoseNet:人体姿勢計測専用のCNNネットワークで、人の関節を検出して、動作解析等ヒューマンマシンインターフェース等に応用できます。

受託開発受託開発

  • 01 クラウド側の開発

    クラウド側の開発

    クラウドAIとエッジAIを組み合わせることで、多元化のAIモデルをSiNGRAYプラットフォームで活用できます。

  • 02 スマートデバイスの開発

    スマートデバイスの開発

    クラウドAIとエッジAIを組み合わせることで、多元化のAIモデルをSiNGRAYプラットフォームで活用できます。

受託開発の流れ受託開発の流れ

  • STEP 01

    需要確認
    要件定義

  • STEP 02

    方案設計

  • STEP 03

    可能性評価

  • STEP 04

    開発内容協議
    契約/締結

  • STEP 05

    需開発計画

  • STEP 06

    開 発

  • STEP 07

    現場デバッグ

  • STEP 08

    基本操作説明

お問い合わせ お問い合わせ

その他の工事関連実績紹介

  • DATA

    C社 農業(イチゴ農家)
    導入期間:3 - 6カ月
    導入費用:2,000万円
    (うち1,000万円は補助金対象)
    導入初期費用回収期間:5年(予定)

    【導入ソリューション】
    AIロボットによるイチゴの自動収穫システム
    (実証実験中)

  • 課題背景
  • ▶ 収穫時期に集中して収穫作業にあたる労働力が必要となるため、安定して必要な作業者を集めるのが困難。
    ▶ 旬の短期間に収穫を行う必要あることから、業務が一度に集中してしまうため、作業者への負担が大きかった。
    ▶ 年に一時期のみの作業のため、熟練作業者が育ちにくい。
    ▶ 収穫中は常に前かがみの姿勢を保ち続けるため、作業者の体に負担がかかり、腰痛などの健康被害が発生しやすかった。
    ▶ 作業者により熟し具合の判別基準が曖昧になりがちだが、バラツキを抑えるためのルールの明確化が困難だった

  • 導入成果
  • AIが収穫に適したイチゴを像認識で自動判別して収穫するため、人材確保の課題と作業負担の課題が同時に解決できた。
    24時間自動で収穫作業を行うため、昼間は箱詰めや事務作業などにあてられるようになり、作業効率が上がった。
    収穫適期の見逃しがなくなり、コスト低減を実現しつつ、安定した収穫が可能となった。
    これまで収穫時期に集中していた作業時間が平準化され、就農者の労働環境の改善につながった。

  • DATA

    A社 製造業(建築資材)
    導入期間:6カ月
    導入費用:800万円
    導入初期費用回収期間:2年以内(予定)

    【導入ソリューション】
    AI検品システム

  • 課題背景
  • ▶ 専属検品者2名×300万円、年間600万円の人件費がかかっていた。
    ▶ 検品の際に製造ラインの下に潜り込んで目視する必要があり、作業者の体勢的負担が大きく、また危険でもあった。
    ▶ 目視によるキズやヒビの確認を行っていたが、判別しづらいケースも多く、検品者が習熟するまでには教育が必要だった。
    ▶ 検品のスキルは作業者による個人差があるため、ダブルチェックなど非効率な作業が必要だった。
    ▶ 検品者の定着率が低く、募集する際の求人広告費、面接および社員の代替作業、採用後の教育など、金銭的・時間的コストが継続的に発生していた。

  • 導入成果
  • AIが収穫に適したイチゴを像認識で自動判別して収穫するため、人材確保の課題と作業負担の課題が同時に解決できた。
    24時間自動で収穫作業を行うため、昼間は箱詰めや事務作業などにあてられるようになり、作業効率が上がった。
    収穫適期の見逃しがなくなり、コスト低減を実現しつつ、安定した収穫が可能となった。
    これまで収穫時期に集中していた作業時間が平準化され、就農者の労働環境の改善につながった。

お客様の製品に合わせた検査用カメラをご提案致します。

事業イメージ

INSPECTION TEST

自動車・電子部品・航空・食品・加工品など、幅広く対応可能です。
業種や目的にあわせて、検査用カメラをご提案いたします。

多様な目的に合わせた最適の検査用カメラ

外観検査外観検査

製品の傷、汚れ、凹凸など、今まで検証を何度も行なったが、
検出出来なかった物まで検証をご依頼下さい。

  • 外観検査
  • 【対応製品】

    製品の状態や形状などの条件により、外観検査で検出できなかった物でも是非ご依頼ください。

    • 製品全般の傷・汚れ
    • 溶接部
    • 塗装状態
    • 成型品
    • 金属・樹脂加工品

アプリケーションアプリケーション

時系列的な適応学習 良品画像の自動合成は、毎回の検査の度にリアルタイムに更新され、常に最新の状態に適応します。

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