難しい外観検査も簡単・低予算で自動化
～AI外観検査システムを低コストで導入できる製造業DX～

外観検査の導入検討で悩みを抱えるあなたに

  • インラインで外観検査を組み込むことは予算的に難しい
  • 金属部品の欠陥・傷を外観検査で自動判別したいが技術的に難しい
  • 導入に向けての進め方がわからない・手間がかかる

製造業66万社のAI外観検査導入率は1％未満

導入率が低い理由のほとんどは導入コストが高いから

※1当社調べ
※2一般的に導入費用500~2,000万円、導入までの期間は6か月～1年

外観検査ならADFIにお任せください

AI外観検査導入に関する課題を、ADFIはコストとパフォーマンスの両面で解決します

※1  性能確認方法がわからない方はこちらから手順書をご確認ください

⇒ADFIを使うと、簡単に内製で外観検査を低予算で導入することができます

低コストで出来る！簡単・導入３STEP

※1 性能検証に使用するカメラ等の仕様については、導入例を参照ください。
※2 性能確認方法がわからない方はこちらから手順書をご確認ください

導入例

安価に実現できるシステム構成例

必要な部品例と推奨仕様

品名/型番推奨仕様
ESP32-CAM / ESP32-cam-board–
SDカード32GB以上
（ESP32用）ACアダプタ　AD-K50P3005V,1A以上
LEDバー　SOF-18W-30-SMD12V,0.1A以上
LEDコントローラ　SCRGB1-3–
（LED用）ACアダプタ　KSA-24W-120200HU 12V,2A以上
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ADFIの検査性能

2021年に発表された世界最高性能の異常検知手法との性能比較においてもADFIの高い性能が証明されています
(MVTec dataset[*]を用いたROC-AUC※1による評価)

[*]: https://www.mvtec.com/company/research/datasets/mvtec-ad
CutPaste: Chun-Liang Li, et al.,” CutPaste: Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization”, CVPR, 2021
InTra: Jonathan Pirnay, et al., “Inpainting Transformer for Anomaly Detection”, ICIAP, 2021
DifferNet: Marco Rudolph, et al., “Same Same but DifferNet: Semi-Supervised Defect Detection With Normalizing Flows”, WACV, 2021

※1 ROC-AUCとは、ROC（ Receiver Operating Characteristic Curve）曲線を作成した際、グラフのROC曲線より下の部分の面積
　（Area Under the Curve）の値のこと。面積値は0から1までの値をとり、値が1に近いほど判別能が高いことを示す。

⇒世界最先端のAIアルゴリズムを搭載した外観検査システムを、安く・簡単に作れるのは ADFIだけです！

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FAQ

技術力があれば内製化したほうが良いと思います。ただし、AIアルゴリズムには最先端の専門知識が必要であり、内製化のハードルは高いと考えます。一方で、外観検査に必要な設備（カメラ等）のシステム化は、内製化のハードルが低いと考えます。本サービスは、外観検査に特化したAIアルゴリズムを提供するサービスです。誰でも簡単に導入いただけますので、ご活用を検討ください。
1. お客様でご用意したハードウェアについては、サポート対象外となっております。
　 ADFIの設定等でご不明点・トラブルがあれば、メールにてサポート致します。
2. ADFIのサービスレベル目標（SLO）は、稼働率99.9％以上です。なお、実績値として、リリースから半年間（2022年2月～7月）において稼働率100%を達成しました。
1. 人間の目視でも判別が難しいものはADFIでも判別は困難です。そうした場合は照明条件を変更して判別できる画像を撮影する必要があります。
2. ADFIの規定の画像サイズ（800×800ピクセル）で判別できるものは検出可能です。それより小さいものを検出したい場合は、前処理として画像の拡大を実施してください。
本サービスで用いるAIアルゴリズムは、特定の分野に特化したものではありません。人間の目視で判別ができるような検査対象であれば、適用可能です。
1. AIモデル作成や性能測定については何回でも完全無料です。
2. 工場導入後に発生した検査画像1枚の送受信回数（API利用回数）は100回まで無料でお試し頂けます。お試し頂く中で、効果を確認いただけましたら有料プランを契約して頂き、100回の制限なくご利用頂けるようになります。費用については、検査画像送受信回数（API利用回数）に応じた従量課金制を採用しているため、ランニング費用についても使用した分だけとなります。※詳細につきましては、弊社ホームページのサービス概要ページを参照ください。
1. インターネット接続ができるPCで利用できます。OSの制限はありません。GPUも不要です。
2. Raspberry Piなどのシングルボードコンピューターでも対応出来ます。
詳しくは本ページの「導入例」を参照ください。
適用するラインに応じて検討する必要があります。弊社ではADFI導入に関するコンサルティング・サポートも実施しておりますので、まずはお問い合わせください。
弊社ホームページのサービス概要ページを参照ください。
弊社ホームページのサービスマニュアルを参照ください。
弊社ホームページのサービス概要ページを参照ください。
1. 下記手順で、机上で性能検証を実施頂けます。全て完全無料で行えます。
　1) ユーザーの登録を行う
　2) プロジェクトの作成を行う
　3) データセットの作成を行う
　4) トレーニング用の画像を登録してAIモデルを作成する
　5) テスト用の画像を登録して、AIモデルの判定閾値を設定する
　6) テスト用の画像の枚数を増やし、作成されたAIモデルと判定閾値の検証を行い、AIモデルを完成させる
※詳細はADFI無料体験手順書PDFを用意していますのでこちらをご確認ください

2. 下記手順で、現場での性能検証を実施頂けます。画像検査送受信（API）100回まで無料で行えます。
　1) APIのコードをコピーして、プログラムに実装する
　2) プログラム上からAPIを実行する
　その他詳細は、弊社ホームページのサービスマニュアルを参照ください。
手元にトレーニング画像とテスト画像があれば、1時間程度で完了します。（AIモデル作成に30分程度かかります。)
1. AIモデルを作成するための画像については、ADFIのクラウド上に保管されますが、AIモデル作成後に手動で削除することが可能です。それによりデータ流出リスクをゼロにすることが可能です。※モデル作成に使用した画像を削除しても、AIモデルは保持されます。
2. 検査画像については、判定と同時に即座に画像を削除しており、ADFIのクラウド上では画像データを保管しておりません。画像を送受信する際はSSLで暗号化された通信であるため、安全性は担保されています。
1. クレジットカード払いのみに対応しています。決済プラットフォームとしてStripeを利用しております。（同社プラットフォームの利用により、当社はクレジットカード情報等を保持しておりません）
2. 請求書と領収書はStripe社から発行されます。詳細は、Stripe社ホームページを参照ください。

メディア掲載情報

Industry Today (アメリカ)
AITHORITY (アメリカ)
Yahoo! Life (アメリカ)
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