Phoenix
製造業の品質検査の悩みを解消するために
AIを活用した自動外観検査システムになります。

・AI学習・検証ソフトウェア【Phoenix Vision】
・AI外観検査ソフトウェア【Phoenix Eye】
の2つのソフトウェアで構成されていて、
最大の特徴として、AIの知識がなくても誰でも簡単にAIの操作ができるところです。

これまでに
自動車・食品を中心に日本を代表する業界のトップ企業様への導入実績があります。

 

Phoenix Vision
AIを活用するには、AIに検査対象を学習させなければなりません。
AI学習・検証ソフトウェア【Phoenix Vision】では
「検出対象をボックスで囲う」だけの簡単設定で、”どなたでも簡単”に学習の設定することが可能です。

また、大きな特徴として最新のAIアルゴリズムを複数搭載しています。
複数搭載していることにより、幅広い検査対象・検査項目にも最適なAIアルゴリズムで対応できます。

 

Phoenix Eye
AIで学習した内容を基に実際の検査で検出を行うのが
AI外観検査ソフトウェア【Phoenix Eye】になります。

リアルタイム且つ速度の早い検査が可能です。
また、ルールベースが搭載されていることから
ルールベースとAIのハイブリッド検査も可能なため、
検査状況に合わせた最適な検査を実施することができます。

基本情報

こんなお悩みをPhoenix Visionが解決します。
・「既存の画像検査機の精度が悪い」
・「検査難易度が⾼く、⽬視検査の置き換えができていない」
・「属⼈化せずに⽣産性、効率をアップしたい」
・「各ラインの検査基準を統⼀したい」
・「設定が煩雑で、⾃社で設定ができない」

Phoenix導入の"３つ"の目的

・検査精度向上による品質の保証　
・正確な判定による歩留まり改善　
・目視検査員の省人化

→従来の画像検査機の課題もクリアしつつ、ものづくりには⽋かせないメリットがあります。

 

価格帯・納期

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用途

用途：AI外観検査

AI外観検査とは、ディープラーニング(深層学習)の技術を活用した画像検査手法です。
具体的には、入力画像(不良箇所)に対して最適な結果(NG)が出力されるように、ディープニューラルネットワークのパラメータ(重みづけ)を自動で最適化していく手法です。

 

従来は、システムインテグレーターなどが最適なルール(基準)を設定してモデルを構築しておりましたが、AIは自動的に不良箇所の特徴を捉えてモデルの構築が可能です。
その結果、表面状態が複雑で単純なルールを引けない場合においても人間の範疇を超えた高い認識精度を実現できます。

 

"3つ"のメリット
・ロバスト性の⾼い検査が可能
表⾯状態が複雑な⾦属や繊維、形状変化がある⾷品でも問題なく検査が可能です。
・不良品流出リスクを低減し、⼤規模損失を防⽌
同⼀検査基準で⾼精度検査を実現します。
・熟練検査員の基準で検査⾃動化
安定的な検査が可能であるため、検査基準の標準化と調整⼯数削減が期待できます。