LMI Technologies の スマート AI 視覚検査 へようこそ。
AI検査が選ばれる理由従来の
方法に対するディープラーニングの利点
AIビジョン
ディープラーニングを使用して、困難な環境における主要な特徴、欠陥、異常を見つけて分類します。
ルールベースのビジョン
事前定義された ルールを使用して、制御された環境で信頼性と再現性のある特徴を見つけます。
手動検査
人間は暗黙の知識と本能を使用して、部品を分類し、変動する環境で簡単な特徴や欠陥を見つけます。
精度
ばらつきの大きいアプリケーションにおいて、特徴と欠陥を高精度で特定します。
信頼性と再現性のある機能により、アプリケーションで高い精度を実現します 。
疲労による不一致や主観的な判断に影響されやすく、エラー、見逃された欠陥、または品質管理のばらつきが生じることがあります。
適応性
新しいデータからの継続的な学習を活用してパフォーマンスを向上させるための高い適応性。トレーニングデータを拡張すると、プロセスのドリフト、コーナーケース、または環境の変化をキャプチャできます。
手動で調整されたルールベースのパイプラインは、生産プロセスの変更や新たな欠陥に対処でき、変化する環境でも機能を維持できます。
人間のオペレーターはトレーニングが必要で、複雑または不明な欠陥に直面した際に一貫した品質を維持するのが難しく、パフォーマンスにギャップが生じる可能性があります。
堅牢性
データ駆動型のディープラーニングモデルは、不確実性の高い環境で機能します。
製品の特性が確立されたパターンと密接に一致する状況では、これらのシステムは主要な機能と欠陥を正確に特定できます。
人間の検査員は複雑な検査を処理できますが、微細な欠陥を一貫して検出する能力に限界があります。疲労や認知過負荷は、さまざまな製品に対する問題の識別において不一致を引き起こし、高変動アプリケーションにおける手動検査の信頼性を低下させる可能性があります。
スケーラビリティ
AIシステムは拡張性が高く、パフォーマンスを損なうことなく生産量の増加に対応できます。生産量の増加や新しいラインの導入に応じて、AIは迅速に適応できるため、大幅な追加コストやリソースなしで運用のスケールアップが容易になります。
ルールベースのシステムは、ルールを更新することで、追加のバリエーションや製品タイプを処理するように拡張できます。このプロセスには時間がかかる場合がありますが、生産の要求に合わせてシステムを拡張できるため、生産環境が比較的安定している場合にある程度の柔軟性が得られます。
手動検査のスケーリングはリソース集約的であり、生産量の増加に伴い、より多くの人員が必要です。人間の検査員は、より高い出力で一貫性と速度を維持するのが難しく、品質を損なうことなく増加する需要に応えることが難しくなります。
当社は、2つの強力なスマートAIビジョン検査アプローチを提供しています。
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シンプルな検査展開のための
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