目視外观检查的摆脱
兼容物联网的人工智能外观检测系统“FALCON”是什么？
兼容物联网的人工智能外观检测系统“FALCON”是一种通过图像处理技术来识别和判断产品外观异常，而不是由人眼进行判定的系统。它支持高精度检查、节拍时间匹配、过度检测的抑制等，我们会根据客户的需求提供从成像环境搭建到检测条件设置，甚至到生产线内自动化对应的一站式解决方案。
目視外观检查的问题和效果
目视检查的当前问题
- 检验员的技能和身体状况对检验精度造成的差异
- 由于手写处理检验结果而导致的错误记录和输入错误
“FALCON”的人工智能外观检查
- 始终准确判断的设定阈值等
- 判定结果的无输入自动保存
兼容物联网的人工智能外观检测系统“FALCON”的特征
在探讨引入兼容物联网（IoT）人工智能（AI）外观检查系统时，以下是探讨的步骤。
此外，在每个步骤中可能遇到的问题点，我们的对策如下：
１．可视化的拍摄环境的提供
相机、镜头、光源组合过多，无法确定最佳配置
通过将以往的检测数据数据库化，根据形状、表面状态和异常内容构建最佳的拍摄环境
２．基于规则和人工智能的联合检测算法
基于规则或人工智能的检测（依赖于检测设备制造商）
基于规则和人工智能的联合使用，根据异常内容进行最佳检测
３．简单的“FALCON”人工智能的检查设定
＜获取学习用图像＞
需要数百张图像
最低10张左右的图像即可进行检查
＜标注（不良位置的指定）＞
每张图片大多需要几十秒
每张图片几秒钟就可以完成
＜学习＞
半天到一天
最短10分钟完成
＜确认检查精度＞
需要实际的检查目标通过检查机进行确认
可以使用事先获取的检测目标图像进行批量验证
４．一站式自动系统的帮助
需要与检测机/设备制造商进行个别商谈
提供一站式全程支持
５．引入后的公司自主运用
由于品种更换等需要重新调整检测条件，需要向检测机制造商提出请求
通过简单的顺序输入，您可以使用易于使用的检测软件自行调整检测条件。※也可以选择我们公司的运用支援服务
兼容物联网的人工智能外观检测系统“FALCON”的性能
| 拍摄异常 | 相机：可以选择面阵传感器和线扫描的相机 光源：可以选择各种光源 拍摄条件可以从数据库中选择 |
| 学习异常 | 可以从基于规则和人工智能中选择 人工智能通过有教师学习可以同时提高准确性和缩短学习时间 |
| 检查产品 | 可以提供考虑到生产线的自动机器和组合的检测设备 可以根据节拍时间扩展检测设备 |
| 应用算法 | 有教师学习、基于规则 |
| 输出检测结果 | JPEG、CSV、可选择的结果分析软件 |
| 最低学习时间 | 10分钟 |
| 数据保存内容 | JPEG、CSV |
通过兼容物联网的人工智能外观检测系统“FALCON”的优势
数字化提高检査/作业质量
■ 根据通过“Flacon” 统一的检查基准…
- 不良品的外部流出的防止
- 减少人为检査的差异
- 减少同一人员进行检査的差异
省人化
■ 根据检査者的视觉检查的解放…
- 实现减少检査业务的人员
- 无需培训或招聘检验员
通过数字化数据采集防止篡改
■ 根据通过检查结果的数字化数据管理・・・
- 实现检查数据的可追溯性
- 通过分析不良数据，追求不良发生原因并进行改善
如果您想详细了解兼容物联网的人工智能外观检测系统“FALCON”，请单击此处。