従来システムでは難しかった
こんな検知・判定。

ボタンをクリックすると、AI画像検査システムが、実際に動いている映像をご覧いただけます。

どちらも画像処理による
検査です。

従来の画像検査

従来のルールベースの画像処理では、合否の判断基準（特徴量）を人が決めて、人の手でプログラミングやパラメータ設定を行っていました。

設定・修正に手間がかかる

AI画像検査

対象物のサンプルデータと教師データを学習させるだけ。AIのディープラーニング機能によって、自動的に判断基準（判断すべき無数の特徴）を収集し、合否を判定します。

複雑なルールにも楽々対応

従来の画像検査

正解（明確なルール）が
決まっている検査が得意！

・計測　・比較検査　・単純形状
・固定環境　・電子基板　・金属部品

AI画像検査

正解（ルール）が
決めにくい検査が得意！

・有無の確認　・官能検査　・複雑形状
・変動環境　・有機物　・食品

AIは、脳の構造を再現したアルゴリズムで
自動的に学習（Deep Learning）するから、
人の眼に近い画像認識が可能です。

もっと詳しく知りたい方は、下記の動画でわかりやすくご説明しています。

地域企業でも導入しやすい
シンプルなAI画像検査システム。

「Deep i」は、地域企業・製造工場の様々な電気・制御システムを開発してきたINOUEがつくった、汎用性の高いAI画像検査システムです。AI（人工知能）が学習して「見つける」「分類する」シンプルな機能と、付随する制御システムを一貫して開発・製作できるのがINOUEの強み。“やりたいけれどできなかった”検査工程の自動化を、最良のコストパフォーマンスで実現できます。

自動化によって、複数人数で行っていた検査人員を減らすことができて、一人あたりの作業負担も軽減します。

Before

複数人数で全品確認

After

最終チェックのみ

※1000枚の商品に対し4つの分類分けを実施した例

担当者の経験・スキルに頼っていたルールを統一できる上、高い認知精度で「見逃し」がなくなります。

判断のルール教育や経験習得までの期間を短縮できます。

あらゆる業種・規模に
導入可能！

「どんな使い方ができるか？」「導入して効果があるのか？」
可能性の模索から開発・製作・導入まで、INOUEが一貫してサポートいたします。まずはご相談ください。

• 食品メーカー
• 金属加工業
• 水産加工場
• 建設業
• 公共施設
• 交通機関
• 農業・畜産
• スポーツメーカー
• 合材工場
• 繊維業
• 窯業
• 産業機器
• 医療機器
• 家具メーカー
• 外食チェーン
• 可能性は無限！

導入までのロードマップ

ヒアリング

現地をご訪問して、セールスエンジニアがヒアリングいたします。

• 対象はどんな商品か？
• どういった環境か？　現在の選別機構は？
• どういった分類（クラス分け）をしたいか？

PoC（簡易検証）

実際のライン上にカメラを設置し、導入効果が上がるかどうかを判断します。
※ヒアリング内容を元に弊社が行います。

• 画像データの収集
• 学習（Deep Learning）実施
• 最適な判定ルールを模索

導入～運用

現場での試験運転の後、実際の運用をスタートさせます。