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記事検索結果
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AIで画像認識 【徳島】ヨコタコーポレーション(徳島県吉野川市、横田勝己社長)は、徳島県立工業技術センターと共同でベアリング加工における未検出率0%かつ、良品...
同社が手がける検査装置向けで、高い検査精度と、虚報と呼ばれる欠陥の誤検出の少なさが特徴。発売までに、顧客導入目標として欠陥見逃し率0・1%以下、虚報削減率80%以上まで高める。 ...
安川電機のロボットラインで活用した場合、不良画像の見逃し率は0%を堅持しながら、良品を不良品と判断する虚報率を低減する。
実際の不良画像を利用した場合と比べ、疑似不良画像を追加した場合は見逃し率0%を堅持しながら、良品を不良品と判定してしまう虚報率を低減した。
検査虚報に対する作業負担を大幅に低減し、検査プログラムの作成時間も半分に短縮した。... 新開発の自動チューニング機能は、良品を不良と判定する検査虚報に伴うチューニング工程を自動化した。
ディープラーニング(深層学習)を用いて、実際の外観検査装置で検出した判定結果が本当の欠陥か虚報かを学習させる。
正常箇所を不良と判定する「虚報」と呼ばれる過検出を大幅に減らす。... 配線などの微細化が進めば虚報の発生も増える傾向で、虚報の再検査に関わる作業の軽減が課題になっていた。
これまでエンジニアが行っていた異常検知のための閾値(しきいち)設定の手間を省けるほか、誤って異常と検出してしまう「虚報」の数をゼロにできる。これまでは月に約50回虚報が発生していた。
正常に稼働していても異常と判断してしまう「虚報」も正確に判別できる。異常検出には統計的な手法を用いるのが一般的だが、虚報の判断までは困難だった。ルネサス那珂工場(茨城県ひたちなか市)の...