食品および飲料業界における外観検査の自動化は、製品の品質と安全性を大幅に向上させ、コストのかかるリコールを防ぐだけでなく、生産効率も飛躍的に向上させることができます。従来のひとによる目視検査は、時間がかかり、検査員の主観に左右されやすく、ミスが発生しやすいものでした。そのため、検査のばらつきが生じ、安全上の問題がある製品が消費者に届いてしまう可能性もありました。
PEKAT VISIONは 、独自の深層学習アルゴリズムとニューラルネットワークにより、連続的に入力されてくる画像を瞬時にかつ高精度に検査します。従来手法では見落とされがちな欠陥や異常を検出することが可能です。PEKAT VISIONのモジュールは、異物混入の有無、パッケージの破損や内容不足がないかの確認、正しいラベルが貼られているかの検証、 賞味期限や消費期限の読み取りなどさまざまことが可能です。以下はその活用例の一部です。
製品の品質と均一性の検査
ディープラーニングを活用した外観検査は、クッキーのような繊細な食品の製造において、欠陥を検出し製品の均一性を保証します。人による目視検査とは異なり、高速かつ高精度で、コストを抑えつつ、常に均一で高品質なクッキーを消費者に届けることができます。
3Dカメラによる形状欠陥検出
2D画像検査システムでは十分な成果が得られなかった製品でも、3D画像検査では凹凸として生じる形状欠陥をより正確に検出できます。
異物検査
物体検出モジュールを活用して、食品における異物混入を早期に発見し製品の安全性向上に貢献し、廃棄ロスを削減できます。また、リコール発生のリスクを低減させ、ブランドイメージの悪化を防げます。
OCR/ OCV
PEKAT VISIONでは、ディープラーニングを活用したOCR モジュールも用意しています。賞味期限切れや消費期限切れになった製品の識別、製品の仕分け、食品の追跡など、さまざまなタスクを自動化することができます。対象文字の位置や角度、大きさを詳細に気にする必要はありません。
包装内容検査
上の画像では、物体検出モジュールと画像分類モジュールで、包装の内容物を検査し、不足しているアイテムがないか確認しています。これにより、正しいアイテムが所定の場所にすべてそろっており、損傷などがないことが保証されます。
コーヒーカプセルの封止検査
上の画像は、コーヒーカプセルを封止するアルミニウム箔が縁(フチ)部分全体を覆っておらず、内容物の漏れにつながる可能性のある対象を異常検知モジュール(良品学習のモデル)で識別しています。
ビンの清浄度検査
上の画像では、空のボトルが充填される前に洗浄度が適切か検査されています。
最終梱包検査
ワインボトルが木箱に詰められ、密封されて出荷される前に検査・計数(カウント)されます。PEKAT VISIONでボトルの破損やボトルがすべて揃っていない木箱を特定することで、お客様に不快な思いをさせることはありません。
食肉加工における異常検知
Anomaly Detectorモジュールは、食肉生産における最終包装検査を効果的に処理し、密封前のハンバーガー、セバプチ、ホットドッグの包装における汚染物質の検出に重点を置いています。
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