オンラインでの画像検査に関するご相談受付を開始します!

関連ソリューション

~ ご相談例 ~

①検査可能か相談をしたい
②デモ機を見たい
③展示会の様な情報収集をしたい
④サンプル評価をして欲しい
⑤画像検査に関わる相談をしたい

このようなお悩みをお抱えのお客様につきましては、下記をクリックの上、お気軽にお問い合わせください。
お問い合わせはコチラをクリック!

①検査可能か相談をしたい

オンラインによる画像ソリューションの特徴の1つとして、オンライン上で貴社の検査対象物(必要に応じてNDAの締結)を拝見しながら、お客様の課題を解決することにあります。
電話・メールでは説明の難しい内容でも詳細にヒアリングすることが可能であり、即効性のあるお時間をご提供いたします。

②デモ機を見たい

弊社内のデモ機をご紹介しつつ、お客様の抱えている課題にマッチしているか確認をすることができます。
デモ機が適さない場合でも、事前のヒアリングで最適な光学系の検討・構築した検証機を準備することも可能です。
デモ機は、他の案件等で使用している場合がありますので、すぐのご紹介ができない時もあります。
簡単な内容であれば、仮組でのご案内も可能です。
そのため、ちょっとした疑問・質問からでも構いませんので、お気軽にお問い合わせください。

③展示会の様な情報収集をしたい

例年パシフィコ横浜にて開催される、国際画像機器展や画像センシング展に、今後も継続して出展し、少しでも当社の検査装置・製品・技術力・魅力を広めて参ります。
このような展示会向けに作成したデモ機を弊社内のスペースに準備し、オンライン相談実施のタイミングで、各デモ機のご説明をさせていただきます。
必要に応じて各技術スペシャリストを招集することも可能ですので、導入に関してのお悩みを、くまなくフォローすることができます。
※技術者の作業状況によっては、招集できない場合もあります。

④サンプル評価をして欲しい

事前にサンプルをお預かりさせていただく場合は、最適な光学機器の検討・構築を行い社内評価を行った後、テスト方法、テスト結果をオンラインで直接ご説明致します。
移動コストを抑えつつ装置のイメージをお伝えすることができます。

⑤画像検査に関わる相談をしたい

装置のイメージはわいたけど、アプリケーションの操作イメージがわかない、というお話もお聞きします。
そこで、弊社の標準アプリケーションをベースに検出パラメータの作り方のイメージや検査結果の表示内容等について、ご説明させていただきます。
もっと、こうあって欲しい、などのご要望も、より良い製品を作る上で大変参考になりますので、忌憚のないご意見を伺えればと思います。

そのような、画像検査に関わる疑問・相談がございましたら、お気軽にお問い合わせください、

~ オンラインによる画像ソリューションの流れ ~

1.下記リンク先より、PSC画像ソリューションを希望とお問い合わせください

2.ご提案に最適な機材準備のため、弊社より課題のヒアリング(メール・電話)をさせていただきます

3.オンラインによる画像ソリューション実施の準備ができ次第(通常1週間)、開始日時等の招待メール(Teams)をお送りします

4.実施日までお待ちください

~ 当日までに必要なモノ ~

  • マイクスピーカー
  • カメラ
  • 端末(PC、スマートフォン、タブレットなど)
  • インターネット接続環境(WEB会議ソフトとしてTeamsを使用します。操作手順は、招待メールと合わせてご案内致します。)

パシフィックシステムの画像検査装置

弊社では、様々な業種・業界のお客様に対して検査装置の提供をして参りました。
近年では、円筒形外観検査装置やシートムラ検査装置の御問い合わせを多く受けております。

画像検査に関わるキーワードとしては、アルミ材、糸、カーボン、棒状、鋼、管、ガラス、パネル、アクリル板、シャフト、コイル、紙、筒、プラスチック、樹脂、金型シート、フィルム、AI(ディープラーニング)、ポリエチレンシート、不織物、伝票、チラシ、バーコード、文字認識、OCR・・・など、弊社ならではのカスタムオーダーメイド製品が、国内外問わず幅広く導入されております

最近では、技術進化の大きい無線技術の活用に取り組み、撮影画像を無線で検査、データ蓄積、AI技術の適用を検討しております。

さらに、第三次AIブームと言われるAI(ディープラーニング)についてHALCONを使用したAIソリューションも提供しております。
HALCONの学習機能として、下記3種類を現在(2020年6月)準備しております。
【1.画像分類(OK、NGや欠陥)】
OKやNGの画像それぞれを学習した後、与えられた画像に対してOKであるか否かを判別します

【2.アノマリー検出】
OK画像のみを学習した後、与えられた画像がOKであるか否かを判別します

【3.オブジェクト検出/セグメンテーション検出】
欠陥部分の領域を区切って学習することで、与えられた画像のどこがNG箇所であるかを判別します