Preferred Networks Visual Inspection は独自の深層学習技術(ディープラーニング, AI)により、従来難しかった外観検査の自動化を高精度に実現するソフトウェアです。
少ない学習データでも簡易なアノテーションで高精度な検査を実現しているため、短期間・低コストで検査システム構築が可能です。
Preferred Networks の有するスーパーコンピュータで膨大な試行錯誤を経て改善を続けてきた本製品は、販売開始より200社以上のお客様に導入いただき、自動車、電子デバイス、鉄鋼、食品、半導体や建築など、様々な業界でその効果を発揮しています。
検査自動化を推進する強力な特長
PFN 独自の深層学習モデル
Preferred Networks (PFN) 独自の優れた深層学習(ディープラーニング, AI)モデルにより、少ないデータで高精度に検査自動化を実現します。
少ないデータで学習可能
学習データが数万、数十万必要だった従来手法に比べ、良品 100 サンプル、不良品 20 サンプルといった少量の学習データから学習可能です。
詳細なアノテーションが不要
用意した製品画像は「良品（good）」「不良品（bad）」のグループに分けるだけでOK。注目すべき不良箇所はAIが自動的に判断します。
不良箇所の可視化
不良箇所をヒートマップで可視化することで、AIの出力結果に対する説明性を向上させています。
GUI による直感的な学習管理
画像の登録からモデルの学習、精度比較までを一気通貫で管理できる GUI 学習ツールにより、直感的に高精度のモデルを構築できます。
柔軟・迅速なシステム立ち上げ
検査システム構築に必要となる推論ライブラリを提供します。学習からシステム導入までをシームレスにつなぎ、迅速な検査自動化に貢献します。
お客様事例
Preferred Networks Visual Inspection は販売開始より200社以上のお客様に導入いただき、自動車、電子デバイス、鉄鋼、食品、半導体や建築など、様々な業界で検査の自動化を後押ししています。
本製品のお客様事例についてご紹介します。
検査自動化のデモ動画
本製品を使った検査自動化の例（対象ワーク：カーペットと金属部品）を動画でご紹介します。
| 検知対象 | カーペット |
| 不良の種類 | シミなどのよごれ |
| 学習枚数（良品） | 80 |
| 学習枚数（不良品） | 40 |
| 検知対象 | 金属部品 |
| 不良の種類 | 傷 |
| 学習枚数（良品） | 50 |
| 学習枚数（不良品） | 50 |
ライセンス販売/技術サポート対応
パートナー企業
アプリケーション受託開発対応
SIer パートナー企業
ニュース
2024/07/22
AIポータルメディア「AIsmiley」にて2024年度NEXT AI TRENDに選定
AIポータルメディア「AIsmiley」を運営するアイスマイリー（東京都渋谷区、 代表取締役：板羽晃司）様による2024年度NEXT AI TRENDにおいて「今後ニーズ拡大が予想されるAIプロダクト」として弊社Preferred Networksの外観検査ソフトウェアPreferred Networks Visual Inspectionが画像認識・画像解析 部門で選定されました。
https://aismiley.co.jp/aismiley-ai-products-award-2024-summer/
受賞内容
「株式会社Preferred NetworksのPreferred Networks Visual Inspectionは、少量の学習データで高精度な外観検査を実現するAIソフトウェアです。不良箇所の塗りつぶし作業が不要で、独自アルゴリズムにより過検知を改善します。これにより、従来の手動検査よりも効率的かつ精度の高い検査が可能となり、企業の品質管理に大きく貢献する点が評価されました。」
2024/01/25
AI外観検査ソフトPreferred Networks Visual Inspectionのウェビナーを配信
導入前に知っておきたい！AI外観検査のよくあるお悩みと選び方
ーー150社以上が導入したAI外観検査システムのポイントとは
150社以上の導入実績のあるPFNのAI外観検査ソフトウェアPreferred Networks Visual Inspectionに関するウェビナーを動画配信プラットフォームAperza TVにて1/31 10:00より行います。下記よりご登録頂きご視聴下さい。
https://tv.aperza.com/event/208?webinar=1317
2023/05/12
AI外観検査お試しキャンペーンを開始しました
2022/09/27
スマートファクトリーJapan 2022（10/19～21）に出展します
PFN、外観検査ソフトウェアをスマートファクトリーJapan 2022に出展
2021/08/03
東レ・プレシジョン株式会社様の事例を公開しました
お客様事例 - 東レ・プレシジョン株式会社 様
2020/12/15
クオリティフォーラム2020にて最新の事例紹介を含めた講演を行いました
クオリティフォーラム2020講演資料, 事例集抜粋
2019/11/10
日経 xTECH／日経Robotics に掲載されました
PFNの深層学習ベース外観検査製品、40社超が購入、CPU版ランタイムは無償提供で自社製のMenoh利用
2019/10/31
ロボスタ にて CEATEC 2019 での展示が紹介されました
2019年CEATECでPFNは何を出展していたのか お片づけロボットだけではない実力は
2019/10/28
日刊工業新聞にて CEATEC 2019 での展示が紹介されました
クローズアップ／画像認識の応用広がる ＡＩベンチャー、新価値提案
2019/10/15
CEATEC 2019 に出展をしました
CEATEC 2019 公式Webサイト
2019/06/05
スマートファクトリー Japan 2019 に出展をしました
スマートファクトリーJapan | 生産管理・製造現場の先進化・効率化を実現する
2019/01/09
日経ものづくり 2019年1月号に掲載されました
書籍の紹介ページ
2018/10/12
日経 xTECH／日経ものづくりで紹介されました
精度100％の外観検査AI、キモは撮影テクとすり合わせ（3ページ目）
2018/12/12
SEMICON Japan 2018 でデモ展示を実施しました
SEMICON Japan 2018 - Preferred Networks
2018/10/12
Ledge.ai で紹介されました
Preferred Networksがディープラーニングを活用した外観検知ソフトウェアをリリース
2018/10/11
クラウド Watch で紹介されました
Preferred Networks、深層学習技術を用いた製造現場向け外観検査ソフトウェアを提供