光学アルゴリズム
2D/2.5D/3Dイメージングのカスタム設計
光学アルゴリズム、画像処理アルゴリズム、ビジョンディープラーニングをひとつのプラットフォームに統合。ラベリングから学習、推論、展開までコードなしで行え、内蔵の2D/2.5D/3Dモジュールにより複雑な背景でも欠陥を検出します。
- 検出精度
- 最大99.99% · 適用事例による
- 検出分解能
- 最小1 μm · 光学構成による
- 検査速度
- 最大200個/秒 · ワーク・ハードウェア条件による
- 最小学習サンプル数
- 通常5枚、大型部品は1枚から
- 対応次元
- 2D / 2.5D / 3D / X線 / 赤外線
- アクセラレーション
- NVIDIA · Intel · Huawei · FPGA
- 連携
- MES · PLC / Linux · Windows
Handdle AI
3層のアルゴリズムをひとつのプラットフォームに
検査は光学系で始まり、ニューラルネットワークで完結します。3つの層をひとつのプラットフォームで扱うため、層と層の間で性能が損なわれません。
画像処理
幾何フィッティング、カラー処理、輪郭解析
ビジョンディープラーニング
欠陥検出、分類、計測、認識
Handdle AI
主な機能
8つのモジュールを組み合わせて、ひとつの検査パイプラインを構成します。
Detection
対象物の位置を自動検出し、部品の有無、位置ずれ、異物をリアルタイムに判別します。
Segmentation
IOU 最大99.9%
適用事例による
ピクセル単位で欠陥領域をセグメンテーションし、位置・面積・形状を算出します。
Classification
欠陥タイプごとに自動分類し、複雑なテクスチャでもグレード判定が可能です。
ワンクラス学習
良品サンプルだけで学習し、NGデータなしで異常を検出します。
寸法計測
長さ、幅、角度、隙間をピクセル精度で自動計測します。
3D検出
高さ・深さ・平面度の検査。ラインレーザーや構造化光と連携します。
OCR / OCV
文字の認識と照合：印字品質、誤字、ラベルの適合性を確認します。
コード読取
1D/2Dバーコード、QR、DPMを読み取り、工程トレーサビリティと連携します。
Handdle AI
技術的な優位性
精度と速度を犠牲にすることなく、データへの依存度を低減します。
少数サンプル学習
5枚から
大型部品は1枚から
通常は5枚の画像から学習・展開が可能です。持ち込みが難しい大型部品なら、1枚のサンプルからでもモデルを構築できます。
ワンクラス学習
NG 0枚
良品（OK）サンプルだけで学習するため、不良履歴のない新製品にもすぐに適用できます。
転移学習
30以上のモデル
同じ材質の製品間で共通する特徴を再利用し、多品種環境に活かします。
検出精度
最大99.99%
適用事例による
多次元の特徴抽出と自動フィルタリングにより、過検出と見逃しを同時に低減します。
検出分解能
最小1 μm
光学系による · 欠陥は2～3ピクセルで検出
欠陥領域をピクセル単位で精密にマッチングし、微細欠陥の位置と面積を算出します。ルールベース方式が通常5ピクセル以上を必要とするのに対し、2～3ピクセルで検出できます。
検査速度
最大200個/秒
ワーク・ハードウェア条件による
ソフトウェアとハードウェアの同時アクセラレーションにより、精度を保ったまま高速処理を実現します。実際の処理能力は、ワーク、解像度、モデル、ハードウェアに応じて設計します。
幅広い互換性
5種類の画像
2D、2.5D、3D、X線、赤外線の画像に対応。主要なアクセラレーションプラットフォーム、MES・PLC連携もサポートします。
可視化デバッグ
ヒートマップ
判定の根拠を可視化し、チューニング時間を短縮するとともに、ブラックボックス問題を解消します。
Handdle AI
導入フロー
学習と運用がひとつの流れでつながります。
- 01
学習
画像取得 → ラベリング → モデル学習 → モデル出力
- 02
運用
設定の読み込み → モジュール構成 → 予測・推論 → ワンクリック実行
データセキュリティ
検査データはお客様の工場の外に出ません
標準構成はオンプレミスです。学習・推論・保存はすべてお客様のインフラ上で行い、クラウド接続はご要望があった場合にのみ構成します。