【要約】
こちらの記事は『R2R製造特化のAI外観検査プラットフォーム、傷や異物など40種超の欠陥抽出』の要約です。
Kapito Japan「fastable.ai」発表概要
- 発表日：2025年8月7日
- 対象：ロールtoロール（R2R）製造や部品加工現場
- 特徴：CNNベースの独自AIアルゴリズム搭載
主な機能
- 欠陥検出：傷、異物、黒点、塗布ムラ、スジ、ブリスター、ピンホールなど 40種以上の欠陥を抽出
- 高再現性：素材やロット差の影響を受けにくく、微細な欠陥まで検出可能
- リアルタイム可視化：欠陥の種類・位置・頻度を即時表示
- データ活用：日・週・月単位で傾向分析や不良率把握、工程改善に利用
- AIモデル更新：運用後も再学習可能で、ラインや素材の変更に柔軟対応
想定分野
- アルミ箔、銅箔、塗布フィルム、LiB電極材、電子材料、テキスタイル
- 金属射出成形、研磨材、樹脂成形、プレス部品など
導入効果
- 検出率向上、目視検査負荷の軽減
- 属人性排除と不良集中箇所の即時可視化
- 材料ロス削減、歩留まり改善
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【所感】
・製造業でのAI活用では外観検査が一番進んでいると感じた。検査工程は結構な工数がかかっている企業も多いと思うので、自社にあったAI外観検査をまずはトライしてみるのが良いと思う。
