食品検査
金属・フィルムなど
食品以外の幅広い検査
食品以外の幅広い検査
食品中の毛髪まで検出できる
外観検査AIソフト
外観検査AIソフト
InspectAIの特長
対応する食品検査例
InspectAIは「毛髪」まで検出可能な、高性能AIソフトです。
毛髪以外にも、様々な食品の外観検査を同時に行うことが可能です。
毛髪以外にも、様々な食品の外観検査を同時に行うことが可能です。
毛髪混入（黒髪・白髪・茶髪・金髪）
プラスチック片・異物混入
欠け、割れ、剥がれ、形状不良
焦げ、具材の過不足、具材のばらつき
その他、容器・パッケージ・食品以外の製品など幅広い検査に対応いたします。
「毛髪混入」検査はお客様の製品で
すぐにお試しいただけるようになりました！
すぐにお試しいただけるようになりました！
幅広い食品に混入した毛髪を検出するよう事前に学習済みなので、
個別の学習が不要で、すぐに検査が可能です。
個別の学習が不要で、すぐに検査が可能です。
検査のデモ
「InspectAI」の検査デモ動画です。
正常品＋少量の異常品の画像で高精度な検査を実現します。
インスタント食品の異物検出
従来のAI開発手法と比較し、少量（1/10程度）の異常品画像で学習。
さらに複数の検査対象物（スパイシー味・ベジタブル味）を1つのAIで検査可能（異常品画像は醤油味のみで準備）。
細い毛髪も正しく検出（見逃し0％／検出率100％） 。
プラスチック片を異常検出する一方で、正常な内容物である白色のネギは異常検出しない。
※掲載している異常品は、弊社がデモ用に作成したものです。
さらに複数の検査対象物（スパイシー味・ベジタブル味）を1つのAIで検査可能（異常品画像は醤油味のみで準備）。
細い毛髪も正しく検出（見逃し0％／検出率100％） 。
プラスチック片を異常検出する一方で、正常な内容物である白色のネギは異常検出しない。
※掲載している異常品は、弊社がデモ用に作成したものです。
同系色の食品上の毛髪を検出
毛髪検査は、従来の黒髪に加え、白髪・茶髪・金髪にも対応できるようになりました。
さらに、独自技術によりAIの検出能力を高め、例えば「海苔の上の黒髪」や「白飯の上の白髪」、「揚げ物の上の茶髪・金髪」といった同系色の食品上の毛髪も検出できるようになりました。
さらに、独自技術によりAIの検出能力を高め、例えば「海苔の上の黒髪」や「白飯の上の白髪」、「揚げ物の上の茶髪・金髪」といった同系色の食品上の毛髪も検出できるようになりました。
導入事例
食品原材料の異物検知で
無人化を実現。
無人化を実現。
導入前
原材料にまれに混入する異物を、検査員が目視で検査。ルールベースの画像検査装置では対応できなかった。
課題
| 検査方法 | 異物混入を検査員が目視検査。 |
|---|---|
| 検査人員 | 1名必要（この検査工程だけ無人化できない）。 |
導入後
品質検査工程における異物除去工程をAIにより無人化を実現。
効果
| 検査方法 | 検知AIにより異物を検知 （検出率95.88%・誤検出率0.00％） |
|---|---|
| 検査人員 | 人員不要（無人化を実現）。 |
以下の活用事例記事もご覧ください。
導入システム構成例
ソフトウェアだけでなく、ハードウェアも含めてご提案可能です。
●食品工場への機器導入実績豊富なパートナー企業と一緒に、撮像機器（カメラ・照明等）や搬送機（コンベア等）・排斥機構、AIを動かすPC・ワークステーションも含めてご提案可能です。（お客様がお付き合いのあるSIer様と連携も可能です。)
●お客様がハードウェアをお持ちの場合は、そのまま使用可能か検討いたします。
●お客様がハードウェアをお持ちの場合は、そのまま使用可能か検討いたします。
導入の流れ
検証しながら、ご要望に応じたシステムの導入検討を進めます。
検査機で検出できない不良まで
検出できる
外観検査AIソフト
検出できる
外観検査AIソフト
InspectAIの特長
InspectAIは、良品画像のみで、
高い精度での検査を実現できる外観検査AIソフトです。
高い精度での検査を実現できる外観検査AIソフトです。
※不良品画像を加えて学習するモデルの場合も、必要な不良品画像の枚数が少なく済む手法をご提案します。
対応する検査例
金属部品
傷、打痕、ひび、折れ、塗装(色むら)、溶接
フィルム・シート
傷、打痕、汚れ
パッケージ
傷、凹み、汚れ、ラベル有無、ラベル位置
電子部品・基板
はんだ付け
その他、幅広い検査に対応いたします。
検査のデモ
「InspectAI」の検証環境での検証結果です。
[1] 正常品画像のみでも異常を的確に判定します。
ベアリングの検査
良品画像のみ50枚で学習。複数の微小な打痕を同時に検出。
基板の検査
良品画像のみ60枚で学習。ブリッジ・はんだ不足・はんだの飛びを検出。
[2] 正常品＋少量の異常品の画像で高精度な検査を実現します。
金属ボールベアリングの打痕検知
1mm以下の複数の打痕を検出。検出難易度の高い微細なエッジ打痕も検出。
一方で、小さな埃や不良基準に満たない傷は過検出しない。
1つのAIモデルで表裏両面の検査に対応。
検査タクトタイム0.2秒以下を実現。
一方で、小さな埃や不良基準に満たない傷は過検出しない。
1つのAIモデルで表裏両面の検査に対応。
検査タクトタイム0.2秒以下を実現。
導入事例
食品原材料の異物検知で
無人化を実現。
無人化を実現。
導入前
原材料にまれに混入する異物を、検査員が目視で検査。ルールベースの画像検査装置では対応できなかった。
課題
| 検査方法 | 異物混入を検査員が目視検査。 |
|---|---|
| 検査人員 | 1名必要（この検査工程だけ無人化できない）。 |
導入後
品質検査工程における異物除去工程をAIにより無人化を実現。
効果
| 検査方法 | 検知AIにより異物を検知 （検出率95.88%・誤検出率0.00％） |
|---|---|
| 検査人員 | 人員不要（無人化を実現）。 |
以下の活用事例記事もご覧ください。
導入システム構成例
ソフトウェアだけでなく、ハードウェアも含めてご提案可能です。
●食品工場への機器導入実績豊富なパートナー企業と一緒に、撮像機器（カメラ・照明等）や搬送機（コンベア等）・排斥機構、AIを動かすPC・ワークステーションも含めてご提案可能です。（お客様がお付き合いのあるSIer様と連携も可能です。)
●お客様がハードウェアをお持ちの場合は、そのまま使用可能か検討いたします。
●お客様がハードウェアをお持ちの場合は、そのまま使用可能か検討いたします。
導入の流れ
検証しながら、ご要望に応じたシステムの導入検討を進めます。