事例集①〜金属加工品_目視検査の自動化がうまくいかない原因と解決策〜

現在、目視での検査を自動化する動きが見られています。
自動化の技術としてAI技術のディープラーニングが期待されていますが、不良品の教師データが集まらない・微小な欠陥の見逃しが発生しやすいなど金属加工品検査では実用化が困難でした。
弊社では鋳巣や傷は不良品で汚れは良品、など判断内容をプログラム化することに成功いたしました。
本資料では金属加工品の自動化がうまくいかない原因と解決策について解説しております。