AI画像処理でビー玉の外観検査を自動化、検査工数を大幅削減
ビー玉製造業者が、ルールベース方式では自動化が困難だった外観検査の自動化に取り組んだ。AIを活用した画像処理プラットフォーム「LFXV」を導入し、検査画像の学習と精度向上を実施。検査工数を20名超から数名程度に削減することを目指している。
提供（製品）
プラットフォーム技術 LFXV（AI+画像処理用LED照明など）
ccs-inc
▶
導入（顧客）
子ノ粒ビター株式会社
- 導入企業
- 子ノ粒ビター株式会社
- 業種
- 製造業
- 部門
- 生産本部 神奈川工場
- 解決した製品
- プラットフォーム技術 LFXV（AI+画像処理用LED照明など）（ccs-inc.co.jp）
- 学習データ蓄積期間
- 1～2年程度
01課題
ルールベース方式の外観検査では、複雑で多様な不良パターンの自動検出が困難であり、手作業に依存していた。生産増加に伴い検査工数の増員確保が課題だった。
02やったこと
AI画像処理検査用LED技術とプラットフォーム技術を活用し、不良特性を正確に捉えた撮像と学習データの蓄積を実施。複数の撮像条件でアノテーション作業を繰り返し、AIモデルの精度向上を図った。
03成果
検査工数削減
20名超から数名程度まで削減（目標）
複雑なビー玉不良パターンの自動認識が可能になり、検査業務全体の自動化が近い将来に実現できる見通しが得られた。
この事例の出典（掲載元）
https://www.ccs-inc.co.jp/casestudy/rokkobutter_ai_lfxv.html ↗本ページは掲載元の公開事例の要約です。詳細・一次情報は出典元をご確認ください。 掲載内容の修正・削除のご依頼はこちらの窓口へ。
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