画像処理システム FH
実際に画像機器を
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AI導入でありがちなつまずきを解消する、3つのポイント







AI導入のボトルネック「モデルの構築」を自動化
AIの検出性能を引き出すための学習と結果確認の繰り返し。多くの時間が要するこの繰り返し作業を自動化しました。
最適な画像を選択して学習するので、AIの専門知識がなくても、誰でも、最適なAIモデルを構築することができます。
初期設定だけでなく、品種追加のたびに必要となるAIモデルの作成時間を大幅に削減できます。

過検出がゼロ*1になるように自動調整
過検出がゼロになるように、最適な画像を自動選択して学習します。準備できるサンプル画像が少なくても、すぐにトライアルを開始できます。また、同じサンプル画像を使えば、同じ学習結果を得ることができ、現場で安心してお使いいただけるように再現性を保証しています。

3ステップで設定完了
人に「こういった不良がある」と教えるのと同じように不良箇所を塗りつぶし、学習開始ボタンをクリックするだけで自動学習を実行できます。
STEP
01
画像を良品と不良品にわけて準備します。

STEP
02
人に「こういった不良がある」と教えるのと同じように、不良箇所を塗りつぶします。
ワンクリックで塗りつぶし 特許出願中 *3
不良箇所をワンクリックで塗りつぶしできる便利なアノテーションアシスト機能もあります。
*3. 「特許出願中/特許取得済」の表記は、日本で特許出願中または特許取得済であることを示しています。(2025年9月現在)

STEP
03
学習開始ボタンをクリックするだけで自動学習を実行。数分待てば*4設定完了です。
*4. 学習の条件によって異なります。

製造現場に適したシンプルなシステム構成
FHシリーズのコントローラにAI欠陥学習検査用ライセンスを追加するだけで、ご利用いただけます。
一般的なAIツールで起こりがちな「AIを導入したのに、画像検査装置のメンテナンスコストは増加してしまった」という課題を解消できます。
従来 一般的なAIツール
・ハードウェアの組み合わせが多いから、選定も評価も大変
・産業用に長期保証する部材計画が立てにくい


新商品 FHシリーズ
・長期安定供給で、故障時トラブルもサポート
・オールインワンの画像処理コントローラ

・AI専用ツールだからまた一から勉強が必要…
・ソフトのライセンスはサブスクで毎年予算確保が必要


・使い慣れた画像センサにAIを追加
・毎年の予算計上や契約更新は不要

お手持ちの検査フローにも追加できるため、資産を有効に活用いただけます。
例:ICチップの外観検査

定量的な説明が難しいAIですが、ルールベースと組み合わせて欠陥箇所を数値化することで、説明性のある判定が可能になります。

AI欠陥学習検査のソリューション事例
良品・不良品の切り分けが困難な事例でも、AI欠陥学習検査なら簡単かつ安定した検査が可能です。




*1. コントローラFH-555□シリーズと従来品FH-3050シリーズを比較した場合です。
1台の画像センサのコントローラで、異なる箇所の検査をそれぞれのタイミングで検査できるので、工程ごとに設置していたコントローラを集約でき、導入コストと設置スペースを削減できます。



官能検査に適した画像を、高精細に、そして高速に撮影できる高解像度カメラをラインアップしています。



オムロンのSWIRカメラは、可視光~1,700nmまでの広域帯撮像が可能なSONY社製のイメージセンサー(IMX990,IMX991)を搭載しており、可視光とSWIRの2種類の検査を1つのカメラで集約することができます。さらに、検査対象や用途が広がるだけではなく、検査のシステムコストの低減や画像処理の高速化も期待できます。


シリコンウエハの位置合わせ
ウエハを透過してアライメントマークを撮像できるため、カメラを用いた高精度アライメントが可能となります。

透明な液体の液漏れ検査
通常カメラでは見えない透明な液体を可視化して撮像できるため、液体が透明でも安定した検査が可能になります。























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