目視検査の負担を軽減し、
見逃し・過検出ゼロを目指す
HACARUS Check ZERO
外観検査 AIソフトウェア
スパースモデリングを源流とした独自のAIにより、少量の良品のみで学習し、短時間で外観検査の立ち上げが可能です。導入後は、デュアルチューニング機能（良品/不良品のアノテーション追加学習）により、検査精度をさらに向上させ、見逃しと過検出を抑えて検査が継続できます。
対象のワーク・欠陥検出の例
ご利用シーン
表面検査
自動車部品等のキズ、打痕、汚れなど
仕上がり検査
電子基板の異物混入、はんだ付けの不良など
検査アルゴリズムによる欠陥検出例
金属プレートのキズ
金属ワークの打痕
電子基板の異物混入
このような課題で
お悩みではありませんか？
外観検査を自動化したいが
できていない
- NGデータを大量に集められない
- ワークが変わる度に大量の学習ができない
- 同種のAIが多数あり、違いがわからない
ルールベース方式で
検査装置を導入している
- 検査装置をすでに持っている
- 撮像装置は自前で準備したい
- 検査の自動化は立ち上げに時間がかかる
AIは導入したが
有効に活用できていない
- AI導入中だが過検出が抑えきれない
- AI（ディープラーニング）は検証が終わらず、量産に適用できない
- 未知の不良により見逃しが発生する
特徴
HACARUS Check ZERO
外観検査 AIソフトウェア
「少量・良品学習」ではじめて、デュアルチューニング機能（良品/不良品のアノテーション追加学習）により、連続的な精度向上が可能なAIソフトウェアです。
特長1 多面検査に対応したUI
多数の撮像ポイント、画像、検査結果を見やすく管理可能
特長2 見やすい異常個所表示
異常度を示すヒートマップと検出矩形により欠陥を認識可能
特長3 簡単アノテーション
直感的な塗りつぶし機能により、不良品/良品を追加学習可能
使用例
これまで
検査対象ごとの
システム開発が必要
製品ラインアップが全て検査対象となり、その都度システム開発をおこなう必要がありました。
導入後
検査対象ごとの
開発不要
少量の良品データを現場で学習することで、AIによる外観検査モデルが構築されます。
HACARUS Check ZEROの検査をご体感ください
他社ソフトとの比較
| メーカー | 方式 | 学習条件 | 特徴 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 立ち上げ | 追加学習 | 工数 | 精度 | ||
| HACARUS | 良品学習 + アノテーション 追加学習 |
良品20〜60点 ※原理的には1点でも学習可能 |
アノテーション 追加学習 不良品／良品10点〜 |
少ない | 見逃しを減らし 過検出を抑制 |
| 競合他社A | 不良品学習 | 不良品種類ごとに数十点〜 | 不良品をさらに追加 | 多い ※十分に学習できるかが鍵 |
見逃しの懸念 |
| 競合他社B | 良品学習 | 良品1点〜 | 良品をさらに追加 | 少ない ※チューニング手段が少ないのがネック |
過検出の懸念 |
※HACARUS自社調べ。最新動向のすべてを網羅しきれていない可能性があります。
導入事例
ダイカストの表面検査の自動化を実現する
協働ロボット＋AI外観検査
HACARUS Check導入の背景
旭工精株式会社は、検査員不足、不良流出を解決するため、過去にも検査の自動化に取り組まれていましたが、AIの判定理由が不明などに課題があり、人間の目視検査に近いレベルでの検査は永遠の課題と言われてきました。そこで、ダイカストの表面検査が得意な当社のAIに期待を寄せ、ご相談をいただきました。
導入の成果
検査員が6名必要だったところ、2名で済むように運用できました。また、ヒューマンエラーがなくなり、品質が均一化されました。すでに他プロジェクトへの導入の検討も始まりました。
HACARUSは、AIソフトウェアからハードウェアまでワンストップで対応できます。
画像検査に必要なカメラや照明、お客様に沿った装置や設備もご提案できますので、お気軽にご相談ください。