外観検査自動化導入事例　※AI利用による野菜形状検査エーディーディー

根菜等形状が不定形な野菜の大きさや不良をAIを用いて選別することができます

ルールベースでは判別の難しい、ダイコンやニンジンなどの根菜類の大きさ選別やキズ等の不良選別の不良選別ついて「目視検査」から「AIを使用した自動検査」への対応を行った導入事例となります。
AIを用いることにより、形状や大きさが不均一な物品に対しても、自動検査を行うことが可能となります。

【このような問題ございませんか？】
■人による目視確認のため不良を見逃している場合がある
■目視検査の基準を教育することに時間がかかり、検査員の確保が難しい
■検査を自動化したいが、自社の製品の検査ができるのか心配

※まずはお客様が希望されるワークが検査可能かどうかの検証をさせて頂きます。
※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。

基本情報外観検査自動化導入事例　※AI利用による野菜形状検査

【このシステムの特長】
■AIを用いた画像処理検査装置の実現
■従来の検査システムでは検出が難しかった不具合に対応
■装置に関しては検査内容により変更可

※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。

価格情報	価格は構成によって大きく異なります。ご希望の内容を教えて頂ければ、まずは概算の見積りをご提示致します。
納期	お問い合わせください ※ご注文を頂いてから、2、３ヶ月を平均とさせて頂いております。
型番・ブランド名	画像処理外観検査システム「iVision(アイヴィジョン)」
用途／実績例	【用途】 ■AIを用いた不定形素材の検査装置【導入事例】 ■根菜等農産物