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公開：2024-11-13

マジセミが外観検査AIウェビナーを開催、TDSE EyeとRemolinkの連携による効率的な品質管理手法を解説

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• 外観検査AIによる効率化と精度向上のウェビナーを開催
• TDSE EyeとRemolinkを組み合わせた新しい検査手法を提案
• AIと人の判断を組み合わせた効率的な品質管理を実現

外観検査AIとRemolinkの組み合わせによる新しい品質管理手法

マジセミ株式会社は2024年11月12日に「外観検査AIの"実際のところ"を解説」というテーマのウェビナーを開催することを発表した。このウェビナーではAI導入時の精度追求に関する課題と解決策について、具体的な事例を交えながら解説が行われる予定だ。^[1]

TDSE株式会社が提供する良品学習モデル搭載の外観検査AI「TDSE Eye」は、少量の正常データのみで活用が可能であり異常データの収集が不要という特徴を持っている。異常個所をヒートマップで可視化する機能により、品質管理担当者は問題箇所を直感的に把握することが可能になるだろう。

リモートロボティクス株式会社が提供するロボットの遠隔操作クラウドサービス「Remolink」との連携により、AIによる自動判定と人による遠隔目視を組み合わせた新しい品質管理手法が実現された。AIと人の役割分担を最適化することで、効率的な外観検査工程の構築が可能になっている。

ウェビナーの概要

ウェビナーの詳細はこちら

良品学習モデルについて

良品学習モデルとは、正常なデータのみを学習させることで異常を検知する機械学習手法のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 異常データの収集が不要で導入が容易
• 正常状態からの逸脱を自動検知
• 新しい種類の異常にも対応可能

外観検査AIの分野において、良品学習モデルはTDSE Eyeの中核技術として採用されており、異常個所のヒートマップによる可視化機能と組み合わせることで高度な品質管理を実現している。このアプローチにより、AIと人間による判断を効果的に組み合わせた効率的な検査プロセスが構築可能になった。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「『外観検査AIの”実際のところ”を解説』というテーマのウェビナーを開催 | マジセミ株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000002933.000054842.html, (参照 24-11-13).

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