検査自動化を高精度に実現する
AI 外観検査ソフトウェア
Preferred NetworksVisual Inspection

Preferred Networks Visual Insepctionは導入実績150社以上

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150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。

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ユースケースの例

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

PFN 独自の優れた深層学習モデル

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

少ない学習データで高精度

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

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

GUI ツールによる直感的な操作が可能

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

推論ライブラリの提供により柔軟・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。

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お客様事例

Preferred Networks Visual Inspection は販売開始より150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。

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東レ・プレシジョン株式会社様のトレフィーダ®

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
学習枚数(良品)50
学習枚数(不良品)50

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ニュース

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

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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

2019/10/31

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

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2019/06/05

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2019/01/09

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2018/10/12

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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