エンパワーメントする。
GPU不要・少数サンプルで動く、外観検査AI
欠陥・ポカヨケ・異常検知をAIで支援。
経験と勘に頼る検査工程を、AIがサポート。
プロダクト Product
アダコテックの技術で実現したプロダクトをご紹介します。
モノづくりの現場の課題解決にお役立ていただけます。
AdaInspector -アダインスペクター- 良品学習AI
バラつきがある対象物の検査にお困りの方
得意シーン：
・樹脂のシルバー
・金属品の打痕
・テクスチャーや模様の崩れ
・巻き線、磁石、ワイヤー
Shiwaketter -シワケッター- 欠陥分類AI
欠陥の分類や、等級/品種判定でお困りの方
得意シーン：
・欠点検出機のベリファイ自動化
・過検出の救済
・模様や色味といった定性評価のデジタル化
POKAMIRU -ポカミル- 目視補助AI
少量多品種の目視検査でお悩みの方
得意シーン：
・部品の欠品/向き違い
・ラベルの貼り間違い
・塗布材の過不足の確認
・トレイ上の異品種混入
Q-Smart -キュースマート- 品質管理アプリ
欠陥の原因調査や、歩留まり改善でお困りの方
活用シーン：
・設備メンテナンス履歴と品質変化の照合
・加工条件の変更による欠陥傾向の把握
・作業者ごとの検査品質のバラつき解析
・頻発する欠陥種と発生部位の可視化
適用事例 Case
モノづくりの現場の検査工程、製造工程に
アダコテックのプロダクトを適用した事例をご案内します。
製造業を中心に、多くの企業にご導入いただいています
導入企業（一部・五十音順）
ソリューション Solution
プロダクトまたはコア技術を活用したソリューションをご提供します。
画像検査ソリューション
アダコテックの画像検査プロダクトを現場に導入する際に必要な、要件整理から提供形態の選定、導入後の運用サポート、保守・メンテナンス体制までを一気通貫でご支援します。トライアル導入にも対応します。
動画異常検知ソリューション
独自の特徴量抽出技術を活用し、製造ラインやプラント設備の映像から異常な挙動をリアルタイムに検知するソリューションです。設備の予兆保全や作業品質の見える化など、現場の課題に応じた活用をご提案します。
受託開発
ドメイン知識を活かした、ニューラルネットワークに頼らない現象のモデル化や機械学習アルゴリズム構築を実行。多次元センサデータによる特性予測、設備故障予知等の開発サービスをご提供します。
導入事例インタビュー Interview
導入企業の担当者に、導入前の課題や採用の決め手、導入後の変化について伺いました。
現場の声から、アダコテックの技術がどのように価値を生み出しているかをお伝えします。
株式会社樋口電子 - 運用編-
前回のインタビューでは、POKAMIRUの導入背景や少量多品種生産における検査課題をお聴きしました。今回は、実際の運用が進む中でどのような活用が広がっているのか、専務取締役 樋口真士様に改めてお話を伺いました。 データが…
東洋鋼鈑株式会社
東洋鋼鈑株式会社は、1934年に日本で初の民間ぶりきメーカーとして誕生し、これまでの歴史の中で培った鉄をベースとした圧延や表面処理などの当社固有の技術をもとに、アルミや樹脂などの鉄以外の分野にも進出している会社です。 今…
株式会社樋口電子 -導入偏-
1996年に創立された樋口電子は、プリント基板に電子部品を実装し組立を行って製品として完成させる、いわゆる電子機器製造を行っています。部品の実装から組立、検査までを自社で担っています。 本日は、専務取締役 樋口真士様にお…
よくある質問 FAQ
他社製品と比べて何が優位性ですか？
GPUを使わずCPUのみで高速に動作する点です。高価なGPU環境が不要なため、導入コストを抑えながら現場のPCでもスムーズにご利用いただけます。
検証はどのように進めればよいですか？
まずは現場でお困りの具体的なシーンをヒアリングいたします。現場に精通した当社スタッフが最適な解決策をご提案し、初回の検証は無償で実施しております。
導入までの期間はどれくらいかかりますか？
案件の内容により異なります。ソフトウェアのみのご提供であれば2週間以内、光学系を含めたご提供では2〜3ヶ月が目安です。検査前後の装置まで含める場合は、仕様のご相談から納入まで半年以上を見込んでいただくケースもございます。
少量多品種の生産ラインでも使えますか？
はい。少量多品種の現場向けにPOKAMIRUをはじめとした製品をご用意しています。
AIの知識がなくても運用できますか？
はい。専門知識がなくても操作できる設計です。導入後の運用サポートも行っています。
導入後のサポート体制は？
お客様の状況に合わせて、最適な保守プランをご提案いたします。
技術ブログ Blog
良品学習型の外観検査AIを立ち上げると、まず過検出の多さに悩まされることが少なくありません。そこで「どこまでが良品なのかを教えたい」と限度ぎりぎりの品まで学習させると、今度は見逃しが生まれます。分かれ道になるのは、良品学…
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