食品検査
金属・フィルムなど
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

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!
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。

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。
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」「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。
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。

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。
InspectAIについての詳しい資料のご請求
外観検査へのAI導入のご相談はお気軽に

InspectAI お問い合わせ

お問い合わせ項目必須
会社名必須
部署名必須
お名前必須
メールアドレス必須
電話番号必須
AI導入の検討状況についてお聞かせください

AI導入の
希望開始予定時期任意
ご要望・その他質問任意
個人情報の利用目的
a)お客様のご要望に合わせたサービスをご提供するための各種ご連絡。
b)お問い合わせいただいたご質問への回答のご連絡。
・公正かつ適正な手段で、上記目的に必要となる個人情報を収集します。
・要配慮個人情報を取得する際は、ご本人の同意を得るものとします。
・取得した個人情報・要配慮個人情報は、ご本人の同意なしに目的以外では利用しません。
・情報が漏洩しないよう対策を講じ、従業員だけでなく委託業者も監督します。
・国内外を問わず、ご本人の同意を得ずに第三者に情報を提供しません。
・ご本人からの求めに応じ情報を開示します。
・公開された個人情報が事実と異なる場合、訂正や削除に応じます。
・個人情報の取り扱いに関する苦情に対し、適切・迅速に対処します。
・本個人情報保護方針の適用範囲は本ホームページ内のみとします。

個人情報に関する お問い合わせ窓口
株式会社アラヤ support@araya.org

株式会社アラヤは、最先端AI技術を追求するAI開発企業です。
お客様の実際の業務へのAI導入だけでなく、AIを活用した研究開発支援を、多くの企業様向けに提供しています。
アラヤの実績企業
株式会社アラヤ 
〒101-0025 東京都千代田区神田佐久間町1-11 産報佐久間ビル6F
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

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。
※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。

導入事例

食品原材料の異物検知で
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。

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。
InspectAIについての詳しい資料のご請求
外観検査へのAI導入のご相談はお気軽に

InspectAI お問い合わせ

お問い合わせ項目必須
会社名必須
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AI導入の検討状況についてお聞かせください

AI導入の
希望開始予定時期任意
ご要望・その他質問任意
個人情報の利用目的
a)お客様のご要望に合わせたサービスをご提供するための各種ご連絡。
b)お問い合わせいただいたご質問への回答のご連絡。
・公正かつ適正な手段で、上記目的に必要となる個人情報を収集します。
・要配慮個人情報を取得する際は、ご本人の同意を得るものとします。
・取得した個人情報・要配慮個人情報は、ご本人の同意なしに目的以外では利用しません。
・情報が漏洩しないよう対策を講じ、従業員だけでなく委託業者も監督します。
・国内外を問わず、ご本人の同意を得ずに第三者に情報を提供しません。
・ご本人からの求めに応じ情報を開示します。
・公開された個人情報が事実と異なる場合、訂正や削除に応じます。
・個人情報の取り扱いに関する苦情に対し、適切・迅速に対処します。
・本個人情報保護方針の適用範囲は本ホームページ内のみとします。

個人情報に関する お問い合わせ窓口
株式会社アラヤ support@araya.org

株式会社アラヤは、最先端AI技術を追求するAI開発企業です。
お客様の実際の業務へのAI導入だけでなく、AIを活用した研究開発支援を、多くの企業様向けに提供しています。
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