不良ゼロのものづくりを、 AIの目で。
DeepVisionは、ライン速度のまま欠陥を見つけ、部品を計測し、数を数え、ラベルを読み取ります。当社のカメラとエッジハードウェア上で動作し、判定結果をPLCへ直接送ります。プレス工場から出荷ドックまで対応します。
DeepVisionプラットフォームを見る →生産ラインと出荷ドックでの導入先
30枚のサンプル画像から、稼働するラインへ。
DeepVision Studioの実際の録画です。良品20枚・不良品10枚で学習し、ハードウェアトリガーのカメラに展開して、部品を1つずつ検査し欠陥箇所を表示します。
生産ラインから出荷ドックまで。
機構、カメラ、照明、エッジコンピューター、ソフトウェアまで、システム全体を設計・製作・立ち上げします。窓口も責任も1社に集約されます。
大型部品向けのマルチカメラシステムも個別に製作します。 導入事例を見る →
すべての車両の隙間と段差を、走行中に計測。
- 通過型3Dアーチ、停止も治具も不要
- 乗用車・SUV・ミニバンに対応する3.46 × 2.55 mの開口
- すべての計測値を車両IDごとに記録
カメラ、エッジコンピューター、ソフトウェアを一体で設計。
画像は工程で処理されます。判定はPLCへ、記録は御社のシステムへ。データを工場の外に出す必要はありません。
カメラから排出ゲートまで100 ms未満。
産業用GigE Visionカメラ
- 0.4–20 MPソニー製センサー、グローバルシャッター
- ラインスキャン最大1,100 PPM以上
- SWIR水分、プラスチック越しの検査
エッジ処理
工程でミリ秒単位で判定。インターネット不要で、画像は工場内に留まります。
既存ラインに適合
すべての工程を設定・学習・運用
- IndusVision SDKリアルタイム検査用エッジエージェント、WindowsまたはUbuntu
- カメラ設定ツールコード不要でカメラを設定・校正
- ダッシュボード & レポートすべての判定を画像・クラス・信頼度付きで、複数ライン・複数工場に対応
窓口は1社に集約
機構、光学、照明、コンピューター、ソフトウェアを1つのチームで。
Made in India
インド・ベンガルールで開発・製造。実現可能性の検証から立ち上げまで、自社のエンジニアリングチームが担当します。
最も厳しい品質基準のために。
プレス部品や溶接の不良1つがリコールにつながることもあります。DeepVisionはプレスの速度で部品を検査し、トンネルは完成車を検査します。
- プレス部品の割れ、バリ、寸法
- 溶接・鋳造・組立の検査
- 完成車の隙間と段差
毎分数百個が流れるラインは、人の目では検査しきれません。DeepVisionはコンベヤーを減速させることなく全数を検査します。
- ラベル、シール、キャップをライン速度で
- 充填量と日付コードの確認
- 出荷時のカートン数カウント
すべての判定を画像・欠陥クラス・信頼度とともに記録し、GMP監査に対応する完全な記録を残します。
- 錠剤、カプセル、バイアル、ブリスター
- ラベルとバーコードの照合
- 包装の完全性と印字品質
新しい基板設計を、何日ものルール作成ではなく画像から学習します。ルールベースのAOIより誤報が大幅に少なくなります。
- はんだブリッジと冷はんだ
- 部品の有無と向き
- コネクター、ケーブル、ディスプレイ
出荷ドックとラックで同じビジョンプラットフォームを使用：トラックに何を積んだか、各ロケーションに何があるか。
- 積み込み・荷降ろし時のカートン検数
- 体積によるトラック積載率
- ロケーション単位のラック棚卸し
ラボではなく、実際の生産現場での結果。
2つの包装ラインでラベル不良を8分の1に
100万個あたりの不良は9,400件から1,150件へ。クレームは四半期3件からゼロになりました。
事例を読む（英語） → 自動車 · OEM 2ライン98.2%2ライン合計の検出率
JBM Autoともう1社のOEMで、1,073サンプルを公開済みの手法で測定。
測定方法を読む（英語） → 自動車 · ホワイトボディ · JBM Auto100%ホワイトボディラインでの穴・ボルト検出
稼働中のラインで、すべての車体のすべての穴とボルトを検査。
事例を読む（英語） → 大判ボード≥98%ボード表面全体での検出率
カメラ10台、最大1,240 × 2,445 mmのボード、判定は100 ms未満。
事例を読む（英語） → 測定方法数字には、必ず測定方法があります。
- ベースラインのサンプル
- 検査員と並行稼働
- 人による正解データ
- 検出率と誤検出率
Nasscom Mobility Confluence 2025ユースケース部門受賞（車両の建付け品質検査）
Entrepreneurship World Cup 2025トップ100スタートアップ
マルチ・スズキ インキュベーションコホート4 第4位
Smart India Hackathon 2022グランドフィナーレ
Star StartupRamaiahスタートアッププログラム工場長からよく聞かれること。
AI外観検査とは何ですか？
カメラが全数を撮影し、学習済みモデルが良否の判定、計測、カウント、印字の読み取りを、全数・全シフトで行います。その結果をもとに、DeepVisionが部品の扱いをPLCへ指示します。
始めるのに画像は何枚必要ですか？
DeepVisionは約200枚の画像から学習できます。上のStudioの録画では、サンプル部品に良品20枚・不良品10枚で十分でした。御社の部品に必要な枚数は、トライアルで確認します。
インターネットやクラウドは必要ですか？
いいえ。検査は工程に設置したエッジコンピューターで行うため、判定はミリ秒単位で、画像は工場内に留まります。
当社のPLCやMESと連携できますか？
はい。DeepVisionはシーメンス、アレン・ブラッドリー、三菱電機のPLC、およびMES・SCADAシステムと連携でき、通常はラインの改造は不要です。
導入にはどのくらいかかりますか？
数日から数週間です。日用消費財メーカーの包装ラインでは、7日目に本稼働しました。カメラとPLCへの接続は30分未満で完了します。その後、御社の部品でのパイロットと、現在の検査との並行稼働を行います。
精度はどのくらいですか？どうやって確かめていますか？
実際の導入現場の結果：JBM Autoのホワイトボディラインで100%、OEM 2ライン合計で98.2%（1,073サンプル）、大判ボードで98%以上、Tata SteelのSWIR検査で98%以上。ベースライン、並行稼働、人による正解データで測定しています。
なかなか防げない流出不良を、見せてください。
部品、写真、ラインの課題をお持ちください。DeepVisionがどのように検出するか、御社のラインで運用するには何が必要かをご説明します。
- 01御社の部品で実現性を検証サンプルまたはライン訪問で、カメラ・照明・設置位置を決定します。
- 02数日でパイロット御社の画像で学習。約200枚から始められます。
- 03検証検査員と並行稼働で比較します。
- 04展開すべてのライン・工場を1つのコンソールで管理し、製品の変更に合わせて再学習します。