
「StellaDeepVision™」は、良品画像のみで高精度な外観検査を実現するPhoxter独自開発の技術です。
一般的な良品学習の弱点であった「不良流出」と「過検出」を同時に防ぐ革新的なアルゴリズムにより、
不良サンプルに頼ることなく、専門知識不要で高精度な外観検査を実現します。
CONCEPT
すべての画像検査に、
最高の
Time to Value
を。
画像検査機器の価値は「設置した瞬間」ではなく、「省人化が実現し、検査精度が出た瞬間」に生まれます。
Phoxterは
“価値が出るまでの速さ”
を、新しい評価軸として提案します。

※学習時間は自社デモ環境(良品画像36枚・Wideアルゴリズム・イテレーション100)での実績値。画像枚数・解像度・学習設定により異なります。

カメラ担当の工数削減
サンプル収集・学習・調整に費やしていた時間を圧縮。特定の技術者への負荷集中を解消します。
01

未知の欠陥への精度向上
良品からの「ズレ」をとらえるため、想定していなかった欠陥にも反応、過検出の少ない検査を実現します。
02

不良が集まらない工程へ導入
良品率の高い工程・新規ライン・多品種少量にも。不良がほとんど出ない工程から検査自動化を始められます。
03
TECHNOLOGY
技術優位性
「良品のばらつき」を正確に把握できるPhoxter独自の学習アルゴリズム
外観検査特化型の最新数理モデル搭載
まったく新しいAI良品学習により、従来の不良学習と同等精度を実現
※自社従来手法比
従来の良品学習(良品ばらつきをシンプルな関数で近似)
では解決できない外観検査用途での適用が可能
インライン検査にもマッチする軽量な演算処理

/
精度追及のPDCAサイクルを高速化する4大特長
良品画像で、学習する
・良品のみの学習で従来の不良学習と同等の検査能力
・学習結果に対して最適なしきい値を自動設定
・不良サンプル収集/作成の負荷を大幅に削減

学習は、最短約1分
・製造工程へのカメラ設置から検査構築までの期間を大幅に短縮
・サンプル追加→再学習も短時間で実施可能
・検査構築担当者の技術負荷を最適化

簡素設計のパラメータ
・画像処理・AIの専門知識不要で、誰でも利用可能
・設備導入後に製造現場側でのAI学習も容易に実施でき、新品種追加などもスムーズに対応可能

不良学習・アノテーションにも対応
・良品学習に不良学習・アノテーションマスクを追加可能(特許出願中)
・検査構築までの期間短縮を実現しつつ、細かな検査のこだわりにも対応できるAI学習システム

※「StellaDeepVision」は、株式会社Phoxterの商標(登録出願中)です。

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