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記事検索結果
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将来は人工知能(AI)の導入で不良品発生の防止やノウハウ継承によるナレッジマネジメント(知識共有)も可能にする。
新たに良品データのみで学習可能な「ワンクラス分類アルゴリズム」を導入することにより、製造品質が高く不良品データを入手しにくい製造業においても、検品業務へのAI適用を可能とした。
食品検査でどんな事例が不良品かをAIに学習させ、画像処理装置や多軸ロボット先端に取り付けたカメラで撮影した画像からAIが不良品を見つけ出す。... 検査対象の食材・食品で不良品事例をAIに覚え込ませ、...
自動車部品などが規則正しく並んでいなくても、ロボットが腕を部品に近づけ良品と不良品を見分ける。... 検査ロボットに使われているモーターの回転する力(トルク)を常時監視し、ロボットの不...
DLCコーティングは、工具や金型の寿命が伸びるほか、各種駆動機構部品の摺動(しゅうどう)性向上、メッキなどの金型表面への凝着減少に伴う不良品率の改善などの効果があることから、さまざまな...
正常運転時にはこれらの数値データがほぼ一定であるが、不具合があると経時データが変動する。... 住友電気工業はAIが自ら学習し、従来の検査では判別が難しい亀裂の特徴を抽出し、不良品を判別する(...
「時間稼働率」「性能稼働率」「良品率」を合わせて算出する。... また、金属材料の再なましや乾燥に用いる電気炉には、温度センサーをつなげたパソコンを設置し、電気炉の温度変化をリアルタイムに自動測定して...
ここで得られたデータを工作機械と連動させると、複雑な加工も効率良く行え、ドリルやエンドミル、摩擦撹拌(かくはん)接合(FSW)の工具を、不良品を発生させる前の最適なタイ...
労働者不足や熟練者の減少を背景に、画像診断による不良品検出や各種モニタリング、故障予知、需要予測、リスク算定などを深層学習に担わせる必要性が増しており、ラボロエーアイはそうしたニーズを同サービスで取り...
不良品を見落とさない「見逃しゼロ」の実績を確認済み。一方、良品を不良品と判定してしまう「過検知」の割合は、1・9%以下の低水準に抑えた。... 新システムはカメラ画像を基にAIが不良品を自動で...
ただ不良品として返ってくる部材には、かなりの確率で不純物が入る」と指摘するのは、物質・材料研究機構主席研究員の古谷佳之さん。
実証実験では駆動部品に使うベベルギヤの画像データを学習させた深層学習で解析し、良品と不良品を見分けて不良品を検出するモデルを構築した。武蔵精密のベベルギヤは精密鋳造技術を使った製造で不良品の割合が非常...
追加するアプリ「リノームイメージ」とサポートツール「リノームタグ」は、カメラによる不良品検出や歩行者数のカウントといった、画像認識での物体検出モデルの構築に利用する。
