外国人留学生やエンジニアなど 機械工具商社の三共精機(京都市南区、075・681・5711)は、製造業の経営サポートを行うため、人材採用支援サービスを開始した。昨今、製造業は慢性的な人手不足を抱えており、現場の即戦力や海 […]
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
商品情報管理システムの「monolyst(モノリスト)」を手掛けるmonolyst(東京都渋谷区、03・6683・4068)は、この4月にプロダクトをリリースして以降、徐々に引き合いを伸ばしている。同システムは、AIによ […]
水溶性金属加工油「バスコ601」 ブラザー・スイスルーブ・ジャパンが2年前に発売した植物油ベースのエマルジョンタイプの水溶性金属加工油「バスコ601」が好評を博している。従来と同様に高い潤滑性や加工性能を持ちつつ、耐腐敗 […]






