株式会社Phoxter
柔軟で高い拡張性を持つハイブリッドなAI外観検査システム。3ステップで簡単導入。AIとルールベース画像処理を組み合わせ、多様な検査の自動化・効率化を支援します。
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StellaController 2.0は、「画像処理システム プラットフォーム」がコンセプトのハイブリットなAI外観検査システムです。拡張性と柔軟性の高さが特徴で、導入後も課題に合わせた機能拡張や既存システムとの連携などカスタマイズが可能です。検査工程共通のハードウェアを使用し、設備導入コストをかけずに多様な検査に対応します。
AI検査機能とルールベースの画像処理機能を自由に組み合わせて、良品のばらつきを考慮した検査を構築可能。専門知識がなくても使えるシンプルな設計で、導入も簡単です。開発工数を抑えながら、ニーズに合った高精度の検査自動化を実現します。
「画像処理システム プラットフォーム」がコンセプトの共有ハードウェアで、検査内容の変化に合わせた機能拡張に対応。
例えば、製品外形の計測検査用に導入した場合も、表面の外観検査などを後から追加でき、検査要求の変更・追加に伴う新たなハードウェア導入は不要です。追加コストや工数の削減はもちろん、検査をスピーディーに開始できます。
企業課題や現場ニーズに応じて検査できる柔軟なカスタマイズ機能も提供。AI OCRやカウントといったAI機能のカスタマイズに加えて、赤外線・熱画像・3Dカメラなど特殊なカメラとの接続や既存検査システム、セキュリティシステムとの連携が可能です。深度合成機能や分析機能なども取り入れることで、データを活用した精度向上も促します。
AI検査とルールベースの画像処理を軸としたハイブリッドなシステムで、要求レベルや課題に合わせた検査設定が可能。製品の外観検査に対応する「AI外観検査機能」をはじめ、文字認識や領域抽出、分類、カウントなどの豊富な機能を搭載。ルールベースの画像処理は、異物・しみ・キズ・良品比較などの検査や歪み補正、計測機能といった多様な機能から選択できます。各機能を自由に組み合わせることで、検査の課題を解消します。
また、シンプルな開発手順のため、検査設定時のパラメータや検査ツールの複雑な設定・調整は不要です。開発工数やムダ検知を減らし、短い開発期間で良品のばらつきを考慮した検査システムを構築できます。
高度な検査のセットアップは、「撮る・学習する・検査する」の3ステップで完了。不良品・良品の画像を撮影して、システムに撮影データをアップロードすると、AIが自動的に学習を実施します。少ないデータでも学習でき、詳細なアノテーション作業は不要です。学習後は、AIモデルを取り込んで検査するだけ。専門知識不要で、手間なく検査の自動化を実現できます。
また、グラフィカルなユーザーインターフェースを搭載。設定画面をマウスで操作でき、検査結果を確認しながら調整できます。使いやすい自動化システムで、専門知識を持つ人材の採用・育成課題や業務の属人化を解消します。
| 会社名 | 株式会社Phoxter |
| 代表者名 | 園田 淳一 |
| 資本金 | 1億円 |
| 所在地 | 〒560-0082 大阪府豊中市新千里東町1-5-3 千里朝日阪急ビル20F |
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