画像処理とAIの両面に精通
前処理、特徴抽出、AIモデル設計、評価指標の設定まで、画像認識に必要な技術を組み合わせて最適化します。
外観不良や欠陥を画像から検出し、検査品質のばらつきを抑制。人手に依存していた確認作業の効率化を実現します。
製品・部品・人物などを画像内から検出し、種類や状態を分類。設備監視、在庫確認、安全確認などに活用できます。
AIモデル開発に加え、エッジ端末やクラウド、既存システムとの連携まで考慮し、運用可能な仕組みとして実装します。
目視検査では判定基準が属人化し、検査漏れや作業負荷が発生していました
良品・不良品画像を用いてAIモデルを学習し、欠陥検出や判定を自動化。安定した検査品質を実現します
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製造ラインや倉庫での対象物確認に時間がかかり、数量把握や作業記録の精度に課題がありました
カメラ画像から対象物を検出・カウントするAIを開発し、確認作業の自動化とデータ化を支援します
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ラベル、銘板、帳票などの読み取りを人手で行っており、入力ミスや確認工数が発生していました
OCRと画像補正を組み合わせ、現場画像から文字情報を抽出。業務システムへの連携まで支援します
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設備状態や作業者の行動確認を常時人手で監視することが難しく、異常発見の遅れが課題でした
カメラ映像から異常状態や危険行動を検知するAIを構築し、通知・記録システムと連携します
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前処理、特徴抽出、AIモデル設計、評価指標の設定まで、画像認識に必要な技術を組み合わせて最適化します。
照明、カメラ位置、対象物のばらつきなど、実運用で発生する条件を考慮し、安定稼働しやすい構成を提案します。
AIモデル単体の開発にとどまらず、エッジ端末、クラウド、既存設備・システムとの連携まで対応します。