AI食品外観検査装置

食品の品質や安全を保証するため、食品工場における外観検査には高い水準が求められています。
多層化したニューラルネットワークを用いた機械学習であるディープラーニング（深層学習）とバックプロパゲーション（誤差逆伝播学習）を組み合わせたAIモデルを用いることで、形や色のばらつきが大きい食品の外観検査にも画像認識AIが活用で対応しています。

人手不足の解消

外観検査工程を自動化できれば人手不足の解消につながります。
外観検査は対応すべき数量が多く、集中力も必要なためある程度の人数が必要な工程です。
AI外観検査であれば、食品を生産ラインに流すだけで判別してくれるため、検査員の代わりとして作業を任せられます。
また、検査にかかる時間は毎回ほぼ同じなので、時間あたりの検査数量も安定します。検品数が増加した場合は装置の増設によって対応ができます。

検査コストの削減

AI外観検査の導入により目視検査にかかっていたコストを抑えられるメリットがあります。
必要最低限のメンテナンスは必要になるものの、検査装置にはランニングコストがほとんどかかりません。
さらに、人では確認に時間がかかっていた検査も高速に検査できるため、1台の導入で複数人分の働きが期待できます。
ただし、導入時のコストには注意が必要です。理想の投資効果は、削減可能な人件費の2年分よりも導入コストが下回っていることです。検査装置は一度導入すれば、5〜10年以上の稼動が見込まれるため、導入コストを抑えるほど得られるコスト削減の効果は大きくなります。

検査品質の安定

AI外観検査は、目視検査でラベル付けされた食品の特徴量をあらかじめ学習させることで多種多様であいまいな検査項目の判別を実現しています。
毎回同じフローが実行されるため、検査基準が安定するというメリットがあります。
人が行う目視検査の場合、検査の熟練度やその日の体調などによって検査基準がばらつくことは避けられません。しかしAI外観検査であれば、熟練者と同じレベルの検査を連続で実行できます。

AI印字検査装置

食品の外装や段ボール外側に産業用インクジェットプリンター等で印刷している・商品名・ＪＡＮコード・日付・賞味期限・ロット番号等の情報の印字ミスを瞬時に検知する「印字検査ソリューション」の為に装置です。

AI梱包品画像検査装置