25/11/12
「DEEPS」のサイトリニューアルのお知らせ 「AI活用事例」ページでは製造業・建設業・インフラ点検などDEEPSで培った技術の活用事例をご紹介しています
25/11/11
「日本写真測量学会令和7年度秋季学術講演会（山形テルサ）」11月20日（木）～21日（金）に出展します
25/11/10
「異業種交流展示会 メッセナゴヤ2025 名古屋」に出展しました
導入実績
AI外観検査のこんな「大変」ありませんか？
不良品のパターンが無数にあり
精度を上げるのが大変
不良種類が多く、不良登録、追加登録作業がとにかく大変
検査データが活用できていない
不良の特定が手作業のため、収集が大変な上に、改ざんも出来てしまう
画像検査を汎用的に
横展開出来ていない
画像検査を導入したが、専用機になり汎用的な横展開が出来ていない
その悩み、「DEEPS」で解決できます！
不良登録の工数から解放！
少量でもAIで正常と欠陥を覚え、識別させることが可能
解決！
検査データの見える化！
検査データが画像で残り、いつの不良か、どんな不良かがひと目で分かります
解決！
横展開もラクラク
共通不良を学習させることができるので、製品が違っても少量多品種でも横展開ができます
解決！
「DEEPS」が選ばれる理由
人による判定のばらつきを解消する外観検査専用AI
熟練度や疲労による検査品質のばらつきをAIが解消。
24時間安定した精度で欠陥を検出し、品質の均一化と再検査コスト削減を実現します
for ゴムメーカー
不良種別
・種類 ：傷、バリ
・大きさ ：0.5mm
・DEEPS検出結果：100％検出
傷
不良箇所
検査結果
バリ
細かい傷などの不良
for 精密金型メーカー
不良種別
・種類 ：傷、巣、剥がれ
・大きさ ：0.5mm
・DEEP検出結果 ：100％検出
傷
不良箇所
検査結果
巣
鋳巣など形状が不定形な不良
過検出少なく
複雑な形状も対応
ルールベースでは対応が難しかった過検出の削減に向けて
素早く精度向上する機能が充実しています
「DEEPS」は外観検査を楽に正確に行える
AI外観検査システムです
正常＋異常画像を10枚取込
ノーコードで不良箇所を学習する
AIの評価する
不良の統計分析
生産技術
本来は生産工程での原因究明に繋げる品質検査。実際には検査がゴールとなり、なかなか不良をなくすための活動に繋げられていない現状です。不良の検知に始まり、発生の傾向分析まで可能なため、あたなたの工場のスマートファクトリー化に貢献できる外観検査システムです
品質保証
_edited.png)
