【開発事例】衛生陶器外観検査自動化コンピュータマインド

属人化しがちな目視による検査行程を先端技術で自動化！開発事例のご紹介

DeepLearningを用いた画像認識技術は、高い検出性能と汎化性能により、
製造業などにおける外観検査への応用が期待されています。

当社は、LIXIL様との衛生陶器外観検査自動化プロジェクトにおいて、
PoCによるDeepLearningの物体検知を用いた欠陥箇所検出で成果をあげ、
現在ライン投入に向けて試験運用開始を進めています。

当開発の取り組みに関して、LIXIL様とコンピュータマインドの連名で
2020年度人工知能学会全国大会のインタラクティブセッションにて
発表しました。

【開発例】
■OS：Windows 10 Pro
■開発期間：2018年〜
■開発人数：PoC 1人/本開発2人(予定)
■開発言語：C#、Python
■使用ネットワーク：SSD512(VGG16)

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

関連リンク - https://www.compmind.co.jp/

基本情報【開発事例】衛生陶器外観検査自動化

【その他の開発例】
■GPU：GeForce RTX 2080Ti
■学習データ数：-
■関連技術
　・深層学習
　・物体検知
　・前処理
　・ロボット制御
　・高解像度撮像

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