基本情報
| 製品・サービス名 | 画像処理システム FH(AI機能) |
|---|---|
| 提供元 | オムロン株式会社 |
| 本社所在地 | 日本 |
| 地域 | 日本 |
| 用途分類 | 外観検査 |
| 主な用途 | 外観検査、難しい欠陥の検出、画像処理とAIの併用 |
| 提供形態 | 画像処理システム(機器)として導入 |
| 主な対応業種 | — |
| 価格 | 公開なし・要問い合わせ |
| 日本での提供 | 国内で提供(国内メーカーによる提供) |
| 情報確認日 | 2026年10月12日 |
特徴と位置づけ
画像処理システムFHは、オムロンが提供する画像処理システムで、AI機能を使って従来の画像処理では難しかった欠陥の検査に対応するとしています。当サイトの外観検査AIの類型では、既存の画像処理システムにAI機能を加えた「マシンビジョン基盤+AI」に当たります。
ルールベースの画像処理は、寸法や位置、明確なコントラストのある欠陥の判定に強い一方、キズや汚れ、むらのように形や濃淡がばらつく欠陥は、しきい値の設定が難しく、見逃しと過検出の両方が起きやすい対象です。既存の画像処理の検査フローにAIを部分的に加える構成は、すでにFHを使っている工場にとって、検査全体を作り直さずにAIを試せる選択肢になります。
検討する際は、AI機能を使う検査項目と従来の画像処理で判定する項目の切り分け、AIの学習に必要な不良画像の枚数、処理時間がタクトに収まるかを確認する必要があります。判定根拠の表示がどこまでできるかも、品質保証部門への説明のために確かめておきたい点です。
強み
- 既存の画像処理の検査フローにAIを部分的に加えられ、検査全体を作り直さずに試せる
- 従来の画像処理とAIを項目ごとに使い分けられる
検討時の注意点
- AIで判定する項目と従来の画像処理で判定する項目の切り分けを設計する必要がある
- 不良画像の必要枚数、処理時間、判定根拠の表示範囲を自社の検査で確認する必要がある
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