現場対応力
INNOMEXの強みの一つは、製造現場特有の条件に対応できる実務経験です。
- 一品一様の検査工程への対応経験
- 装置・ラインに合わせた設計
- 現場調整・立ち上げ経験
検査対象や設備環境がラインごとに異なる場合でも、現場に即した構成を設計します。
技術融合力
外観検査システムの性能は、光学・画像処理・AIそれぞれの設計品質に依存します。INNOMEXはこれらを一体で扱います。
- 光学設計
- 画像処理
- AI技術
照明・撮像条件から始まり、アルゴリズム設計・学習データ構築まで、一貫した技術判断を行います。
実装力
検査システムは、実際の設備環境で安定稼働することが前提です。
- CPU環境での実装実績
- 既存設備への組み込み
- 運用を考慮したUI設計
高価なGPUサーバーを必要とせず、既存ラインへの組み込みを前提とした実装を行います。
継続支援力
導入後も検査精度を維持するための継続的な関与を行います。
- 導入後の改善提案
- 精度維持・調整対応
現場の運用状況や検査対象の変化に応じて、継続的に対応します。
現場理解
プロジェクトはまず現場の状況把握から始まります。
- ヒアリング
- 現行工程把握
- 課題の可視化
検査対象・搬送条件・既存設備の制約・現場の運用体制を整理したうえで、技術的な方向性を検討します。
技術設計
現場理解をもとに、撮像から判定までの技術構成を設計します。
- 光学条件の検討（照明方式・カメラ配置など）
- 撮像方法の選定
- 画像処理・AI適用判断
対象素材・欠陥の種類・生産速度などの条件に応じて、最適な技術構成を選択します。
システム構築
設計をもとに、実装・統合を進めます。
- 装置・ソフト構成設計
- UI設計
- データ連携
現場オペレーターが日常的に使用することを前提とした操作性を重視します。
導入・改善
システムを現場に展開し、安定稼働・継続改善を行います。
- 現場立ち上げ
- 判定調整
- 継続改善
初期導入後も、検査対象の変化や現場フィードバックをもとに調整・改善を継続します。
光学設計
外観検査の精度は、撮像環境の設計に大きく依存します。INNOMEXは光学条件の設計から対応します。
- 照明条件最適化
- カメラ選定
- 撮像構成設計
素材の表面特性・欠陥の種類・搬送速度に応じて、照明方式やカメラ仕様を選定します。
画像処理
撮像した画像から欠陥を検出・分類するための処理設計を行います。
- 欠陥検出アルゴリズム
- 特徴量設計
- 前処理・後処理
ノイズ除去・コントラスト調整などの前処理から、検出結果の後処理まで、安定した判定に必要な処理を構築します。
AI技術
機械学習を活用した検査精度の向上に対応します。
- 教師あり学習
- 異常検知
- 学習データ設計
学習データの収集・ラベリング設計も含めて取り組み、現場で継続的に運用できるモデルを構築します。
実装技術
構築したシステムが現場で安定稼働することを重視した実装を行います。
- CPU実行環境対応
- リアルタイム処理
- 安定運用設計
GPUを前提とせず、既存の生産設備に組み込める構成を基本とします。
一般的なAI検査との違い
汎用的なAI検査ソリューションと比較した場合のINNOMEXの特徴は以下のとおりです。
- 現場制約を考慮した設計
- 過検出低減への注力
- 運用を前提としたシステム構成
AI検査の導入において過検出（誤検出）が多発すると、現場での運用が成立しなくなります。INNOMEXはこの点を課題として認識し、精度設計の段階から過検出低減を組み込みます。
装置メーカーとの違い
専用装置メーカーと比較した場合の特徴は以下のとおりです。
- ソフトウェア・アルゴリズムの柔軟性
- 改善・調整への対応力
ハードウェア固定の装置では難しい、アルゴリズムレベルでの調整・改善に対応します。
INNOMEXの立ち位置
INNOMEXは以下の領域を統合した立ち位置にあります。
- SI（システムインテグレーション）× 画像処理 × AI
- 現場伴走型の対応スタイル
装置の納入だけで終わらず、現場の状況変化に応じた継続的な関与を前提としています。
他社との違いや適用可能な検査工程についてのご確認は、お問い合わせからどうぞ。