COLUMN(外観検査自動化)

外観検査において、品質管理の要である「見逃し」を防ぐことは、製品の信頼性を維持するために不可欠です。見逃しが発生する原因には、目視検査による人的ミスや疲労だけでなく、検査条件の不備や環境要因、さらには検査基準の曖昧さなども考えられます。この記事では、外観検査の基本から、見逃しを

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外観検査における「精度」は、製品の品質を確保するための重要な要素です。しかし、多くの企業がこの精度の向上に頭を悩ませています。この記事では、外観検査の精度を測るための具体的な指標や、改善するための方法について詳しく解説します。外観検査の精度の改善は、製品の品質を高め、顧客満足度

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製造業において、外観検査は品質保証の要ですが、従来の手法では人手による目視検査やルールベース画像処理が抱える限界が顕在化しています。こうした課題をディープラーニングがどのように解決するのか、ご存知でしょうか？ディープラーニングを活用することで、外観検査の精度と効率が飛躍的に向上

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製造業において、製品の品質を確保する外観検査は欠かせないプロセスです。しかし、従来の外観検査手法では限界を感じている企業も多いのではないでしょうか。この記事では、AIを活用し実際に効果のあった外観検査の導入事例を12例ご紹介します。これらの導入事例は、効率化や精度向上を実現し、

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外観検査の精度を向上させたいと考えている方にとって、適切なカメラの選定は欠かせません。外観検査とは、製品や部品の表面に欠陥やキズがないかを確認するプロセスであり、その成功には高性能なカメラが必要です。しかし、多くの種類や機能が存在する中で、どのカメラを選べば良いのか迷ってしまう

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外観検査における「過検知」とは、検査プロセスが不良品とみなすべきでない製品までを不良と判断してしまう現象です。この問題は、製品の品質管理を行う多くの企業にとって頭痛の種となっています。過検知が多発すると、生産効率の低下やコスト増加を招くため、早急な対策が求められます。この記事で

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製造業における品質管理の新たなスタンダードとして注目されている「AI外観検査」。しかし、導入コストや効果に関する疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。本記事では、AI外観検査の基礎知識から導入手順、さらには目視検査やルールベースの外観検査との比較を通じて、AI外観検査の真