画像異常検知
画像内の異常を自動で検出します。
AI技術を用いて、画像データから通常とは異なるパターンや特徴を識別し、異常が存在するかを判断します。
従来の手法では見過ごされがちな細かい異常も、AIの深層学習により高精度で検出することが可能です。
Worries
こんなお悩みはありませんか？
■ 知識や経験によって検出精度が左右される作業が熟練工に属人化している
■ 異常検知・予知保全/品質予測の検討にリソースが割けない・自信がない
■ 異常検知・予知保全システムを導入したが、誤発報の多発や精度が低くて作業効率が低下している
■ 知識やリソース不足で品質のモニタリング・サンプリングやデータを分析できない。
Solution
あなたのお悩みを画像異常検知で改善します
画像異常検知とは？
AIを使った画像異常検知は、提供する商品やサービスに異常がないかを確認する上で起用されている技術の一種です。
この技術では、他のデータパターンや標準的なパターンと異なる挙動を示すデータを分析して識別します。大量のデータを読み込み、データ間の共通点や相違点を比較・分析することで、パターンを学習し、不良品や設備の不具合を検出します。さらに、エラーの予兆も特定することが可能です。
異常検知には、ディープラーニング（深層学習）が利用されることが多く、製造業では、画像データを基にした画像異常検知が活用されています。
ディープラーニングを活用した異常検知には以下のような手法が存在します。
外れ値検知：予想外のデータ点を検出します。
異常検知 ：異常が発生している時系列の部分を検出します。
変化検知 ：時系列データのパターンが急激に変わる箇所を検知します。
これらの手法を製品や目的に合わせて選択することで、より高い効果を得ることが可能です。
Reason
私たちが選ばれる理由
Point 01 ：高度なAI技術による精度の高い検出
私たちのサービスは、最先端のAI技術を活用しています。ディープラーニングのアルゴリズムを用いて、画像内の微細な異常も高精度で検出することが可能です。これにより、従来の手法では見逃されがちな細かい異常も見つけ出し、品質管理の精度を大幅に向上させます。
Point 02： 効率的な作業プロセスの実現
AI技術による自動化により、人手を要する作業の負担を軽減します。これにより、品質検査のプロセスがスピーディーかつ効率的になり、生産性の向上に貢献します。また、検査員による疲労やヒューマンエラーのリスクを減らし、一貫した品質検査を実現します。
Point 03： カスタマイズ可能なソリューション提供
お客様のニーズに合わせたカスタマイズが可能です。異なる産業や製品に応じて、最適な異常検知モデルを提供します。これにより、お客様固有の課題に対して最適な解決策を提供し、より効果的な品質管理を実現します。
Recommend
おすすめ活用イメージ
■ 熟練工のノウハウを継承し、業務の属人化を回避
「目視検査」や「パラメータ管理」など、知識や経験によって検出精度が左右されるものは熟練工に頼らざるを得ません。しかし、画像異常検知の導入により、ノウハウをAIでデジタル化し、若手にも伝承することが可能になります。
■ トラブル発生前に故障を予知
AIによるリアルタイム診断で予知保全をすることで、生産性が向上。 消耗品の交換時期などもAIが分析・診断することによって、コスト削減にも繋がります。
■ 製品のクオリティを定量化
AIによる高精度な商品の異常検知が可能になると、人間が目視で確認する必要性が軽減されます。これにより、検査官の負担は大幅に減少し、AIが検出した異常を持つ商品だけを精査することで、品質管理のクオリティが向上すると考えられます。
