日本機械工具工業会(佐橋稔之会長・住友電気工業常務取締役)は6月2日、超硬工具のリサイクルガイドラインの改定版を発表した。超硬工具素材のタングステンの調達難や価格高騰に対応するため、超硬スクラップの国内還流を強化する。合 […]
LeapMind 外観検査に特化したAI
専門知識なくても導入可能

人工知能(AI)開発のLeapMind(リープマインド、東京都渋谷区、03-6696-6267)はこのほど、外観検査で活用できる異常検知のディープラーニングモデルを開発し、提供を開始した。正常データのみで学習でき、現場のエッジデバイス上での再学習も可能。専門的な知識が無くても手軽にAIを導入することができる。
「「Efficiera(エフィシエラ)異常検知モデル」は、同社開発のAI推論アクセラレータIP「Efficiera」の技術を用いた。独自の「極小量子化技術」によって、デバイス上で処理を行うことができるエッジAIで、クラウドを利用するAIに比べ、情報漏えいのリスクが軽減される他、運用コストも削減する。
学習は数十枚の正常データのみで、多量の不良品データを必要としないため、数秒で完了する。また、AIが異常と判定した箇所をヒートマップで視覚化するため、誤った学習のやり直しも簡単に行うことができる。
すでに画像認識システムなどを手掛けるマクセルフロンティア(横浜市保土ヶ谷区)が開発した画像検査ユニット「iXAM(イグザム)」に搭載されている。同製品はワークの傷や汚れ、サイズなどの外観検査の他、作業の抜けや間違いなどを監視、異常を検知する作業支援にも活用できる。年内の発売を予定しているという。
「Efficiera」は異常検知の他、物体検知やノイズ低減のモデルも揃える。LeapMindの田中隆治氏は「今後、様々な機械やデバイスメーカーと協業し、搭載製品を増やしていきたい」としている。
日本産機新聞 2022年7月20日
組織運営で会議は重要なファクターだ。アイデアを集め、選び、決める。採択した内容がときに組織の成長や進化に大きく結びつく。では会議で管理職はどのようなことを心掛けるべきか。あるメーカーの製造部長は「部下の立場を守ってあげる […]
日伝(大阪市中央区、06・7637・7000)は5月8日、帝国ホテル大阪(大阪市北区)で事業方針説明会を開催した。製造業の人手不足や原材料価格の高騰など取り巻く環境が変化するなか、DX・自動化提案や業務改革などを推進し事 […]






