ベンダー視点で業界技術者が本音解説｜外観検査AI導入の実際と比較・選定のコツ
昨今ではＡＩの外観検査の導入も進んできました。検討されている皆様も「何が違うのか結局わからない」というのが実情じゃないでしょうか。また、「すでに導入しているが精度がでなくて困っている」方もいらっしゃいます。
各ベンダーのAIの説明は通り一遍同じように見えますが、ポイントを簡潔に言うとAIの精度（内製かどうか）、設備との連携、コスト、保守・運用の視点で大きく特徴が分かれます。長年この業界に身を置いてきた筆者の視点で、業界の実情や、ベンダー選定/初期依頼のコツ、気を付けるべきポイントなどをお伝えしたいと思います。（そして、正しい導入が進み、日本の産業の発展に貢献できることを願ってやみません）
業界技術者が語る外観検査AIの種類と仕組みを徹底解説｜画像処理との違いと選び方の基礎知識
AIはこれまでと何が違うのか？また、いろいろな似たような製品があるが、どのような違いがあるのか？比較選定する際のポイントは何か？これらを正直に答えている記事はあまり見かけません。ベンダーの立場から、正直にお答えします！
良品学習AIの導入、待って！注意点をどこよりも深く解説
良品学習の導入を検討されている方、ちょっとお待ちください！こちらの記事を見られる方は、良品学習に期待している方もいれば、良品学習は精度がでないというイメージを持った（あるいはメーカーに言われた）方が多くいらっしゃいます。精度高い運用のためには、簡潔に言うとどこまで微細な欠陥が検出できるのかです。導入後の後悔をしないために、慎重に検証してください。良品学習とは何か？画像処理とは何が違うのか？検索するとたくさんの記事が出てきますが、殆ど差は感じられないかもしれません。ここでは、特に「これから外観検査のAIを導入する方」だけでなく、「AIで精度が出なくて困っている方」に向けて、選定時に気を付けるべきポイントを、業界の実情を踏まえつつ一歩踏み込んで解説します。
東京都ＡＩｘデータ知財取得支援事業 支援先に決定しました
公益財団法人東京都中小企業振興公社が行うＡＩｘデータ知財取得支援事業 支援先に決定されました。 検査における新しいＡＩの研究開発を加速してまいります。
外観検査サービスの提供開始
製造業＋生成AIの技術と経験を活かし、外観検査汎用ソフトウェア Inspection Designerをリリースしました /https://ouenx.com/inspection_designer/