運用フェーズに移行した外観検査装置で検査を行っていても、
　　　検査漏れが発生してしまう場合があります。
　　　AIの画像認識技術を利用し、対象ワークをダブルチェックすることで
　　　検査漏れを防ぐことを目的としたのが本システムです。

　　　これはローコストのFireflyDLだからこそ、可能なシステムです。

　　　FireflyDLをClassificationで実行し、NG品検出時に信号を出力させるなど、
　　　既存の装置に合わせてカスタマイズも可能です。

　　　運用面においては、
　　　　・お客様にて画像を管理調整・学習の最適化を行っていただくエコノミープラン
　　　　・弊社にて学習の最適化などを行うフルサポートプラン
　　　上記2種をご用意しております。
　　　詳しくはお問い合わせください。

　　　FireflyDLを用いた外観検査システムです。
　　　AIの画像認識技術を利用し、外観上の欠陥や異常を検出するシステムです。
　　　検査可能な代表例として
　　　　・傷検査
　　　　・バリ検査
　　　　・形状検査（明確に形状に異常が発生するもの）
　　　　・パターンマッチング検査にて過去の実績があるもの
　　　　など
　　　様々なアプリケーションに対応可能です。

　　　検査漏れ防止システムとの違いは、
　　　データセットの構築方法や周辺機器の違いとなります。
　　　詳しくはお問い合わせください。

　　　主に手詰め作業時の入り数ミスを監視する、
　　　個装数をカウントし検査判定するシステムです。
　　　毎秒1箱以上の高速でも応答し判定することが可能です。

　　　運用面においても多品種に対応するシステムで、
　　　簡単な操作で対応品種を切り替えることが可能です。

　　　本システムは、高速処理能力が要求されますので
　　　PC（ワークステーション）GPUベースのシステムとなります。

　　　詳しくはお問い合わせください。