木材の品質管理は、木目の見た目がそれぞれ違うため、難しい工程とされてきました。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、木材の画像データセットからその特徴を学習し、それにより必要な品質が達成されているかどうかを判定することができます。PEKAT VISIONで品質に基づいて木材を等級分けし、特定の用途に適しているかどうかを判定することで、検査コストを削減しつつ、生産速度と品質の向上につながります。
木製パレットのリサイクル検査
この例では表面検査モジュールを使い、リサイクル予定のパレットの欠陥を検出しています。2Dカメラでは認識しずらい表面の凹凸の状態も3Dスキャナーを使用することで容易に欠陥を特定するのに役立ちます。
木製パレットの検査 – クギ
PEKAT VISIONで、パレットからはみ出した打ち込みが不十分なクギを探します。このような欠陥は、運搬時のパレットの破損、搬送貨物へのダメージ、あるいは作業者の怪我など、輸送中にさまざまな問題をひき起こす引き金になる可能性があります。
木製板の異常検出
異常検知モジュールは、欠陥のない良品画像で学習するため、これまで見たことのない欠陥や、欠陥の形状や大きさが予測しにくい場合に最適です。
接着剤のムラの検出
表面検査モジュールは、接着剤や接着層のムラも検出できます。
年輪の方向
PEKAT VISIONの物体検出モジュールは、木の板の年輪の方向を識別するためにも使用することができます。
木の節の検出と分類
木材の節は、その見た目や完成品の強度に影響を及ぼすため、木材が使われる用途によっては(埋もれ節、生節、死節、腐朽節など)どのような節があるかを確認する必要があります。
PEKAT VISIONを選ぶ理由
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汎用性が高く、さまざまな用途に合わせてカスタマイズが可能です。