PRODUCTS
画像処理コントローラー・対応カメラ

従来の外観検査導入は、専門エンジニアによる長期開発と膨大な学習データが不可欠でした。
StellaController 2.0は、その常識を根底から覆します。
StellaController 2.0は、画像処理の専門家でなくても直感的に扱える独自設計を追求。
製造現場での持続可能な自動化運用を強力に支援します。
/
導入は簡単3STEP
撮る
StellaController 2.0で学習のための画像を撮像します。
オフィス等での撮像も可能です。
01
学習する
良品フォルダと不良品フォルダに画像を入れるだけ。AIが自動的に特徴を抽出し、モデルを作成。
02
検査する
作成した学習モデルを取り込み、検査を開始。過検知を最小限に抑えた判定を実現します。
03

将来の検査課題にも
迅速対応
導入後の検査要求の変化にも、機材買い替えなしで機能追加のみで対応。工程変更のコストを最小化します。
投資を無駄にしない
持続性
過去の導入資産を活かしながら最新AI技術を享受。予備品管理も共通化でき、現場の負担を大幅に軽減します。
…標準機能
…カスタマイズ機能
フィルター処理
色変換
画像回転
極座標変換
台形補正
画像演算
キズ検査
異物・しみ検査
良品比較検査
テクスチャ検査
バリ欠け検査
色二値化
2Dコード読み取り
ブロブ解析形状判定
有無・カウント
位置決め
歪み補正
計測
バーコード読取
OCR文字認識
カタログで詳しく見る
/
StellaController 2.0の特長
専門知識不要・省開発工数
専門知識不要のシステム設計により、属人的な調整作業を解消。省開発工数で高い良否判定精度を取得できます。
直感的なユーザーインターフェース
設定の詳細を知らずとも、結果を確認しながら直感的に調整可能。マウス操作だけで位置決め・計測・文字認識までの全工程を構築できます。
アノテーション作業不要
画像に対する不良箇所指定(アノテーション)は不要。
良品フォルダと不良品フォルダに画像を入れるだけ。準備工数を劇的に削減します。
少量データセット対応
「不良品データが集まらない」という課題を解決。少ないデータ数からでも、独自の学習モデルが特徴を的確に捉え判定可能です。
(良品画像100枚~、不良品画像20枚~)
画像生成機能
1枚の画像から多数の良品・不良品画像を生成できるDefectMakerを標準搭載。不良サンプルが入手できない「現場の困りごとへの解決策」をカタチにしました。
入出力リアルタイムチャートモニタ
すべてのデジタルI/Oの時系列データに加え、各カメラフローや検査ツールの実行タイミングも同一画面上で確認可能。ライン組み込み時の検証時間を短縮。
カスタマイズ機能
AI学習機能Detection
不定形でばらつきがあっても、特徴量を学習させることで検出が可能です。

カスタマイズ機能
インフィニティフォーカス
(深度合成)
複数回撮像して深度合成することで、全域にピントが合った画像を合成することができます。



©2026 Phoxter Corporation All Rights Reserved.