Deep Inspection CollatioDeep Inspection Collatio

Deep Learningを用いた
比較検査システム

各品種ごとに「常識的にダメな差異」を学ぶ、
滑らかな比較検査システム

比較検査の3ステップ

step1 step2 step3
step 1

同一部品エリアの
良品・不良品のペアを作成

image
画像提供:精密工学会 外観検査アルゴリズムコンテスト2015
step 2

不良エリアを教示
Rist独自の比較ニューラルネットワークにより学習

image
画像提供:精密工学会 外観検査アルゴリズムコンテスト2015
step 3

新規データへの予測

image
画像提供:精密工学会 外観検査アルゴリズムコンテスト2015
画像提供:精密工学会 外観検査アルゴリズムコンテスト2015

Deep Inspection Collatioでできること

印刷物や半導体基盤等の多品種小ロットの比較検査の見過ごし・過検出を大幅に抑制し検査できます。

実際の汚れは、検知するように学習 色味や影などの撮影条件による差異は、検知しないように学習実際の汚れは、検知するように学習 色味や影などの撮影条件による差異は、検知しないように学習

最新の技術を、いち早く生産ラインへ

Deep Learningを用いた柔軟な予測モデルと、
高い画像認識精度の実現

敢えてパッケージにしない まずはお試しテストから 現場への実装までサポート
敢えてパッケージにしない
お客様の状況に応じた最適な手法の提案

お客様の状況に応じた最適な手法の提案

弊社のお客様から、一度パッケージ製品を試されたが上手く機能しなかったというお話をよくお聞きします。我々はDeep Learningのエキスパートとして、最新のアルゴリズムを御社の識別対象とハードウェアために設計し課題に対処します。

まずはお試しテストから
最新のアルゴリズムを体験ください​

最新のアルゴリズムを体験ください​

お試しテストから、気軽に最新のDeep Learningアルゴリズムに触れてみてください。数十枚のデータからでも、従来より精度が40%ほど向上したお客様の例もございます。

現場への実装までサポート
既存モジュールと置き換え可能な場合も

既存モジュールと置き換え可能な場合も

予測モデル作成後は、現場で使えるようにサポート致します。既に検査・分類機器をお持ちの場合は、お持ちの機器内のモジュールを置き換えることで対応可能な場合もございます。

お問い合わせ

大手印刷会社や検査機器メーカーなどが、この技術の導入を検討しています。
広い分野への展開を目指しておりますので、ご興味がおありでしたら是非お問い合わせください。

企業情報

社名 株式会社Rist Rist, Inc.
設立年月日 2016年8月1日
本社所在地 〒153-0063 
東京都目黒区目黒2-11-3 
ImpactHubTokyo
代表者 遠野 宏季 Hiroki Enno
ホームページ https://www.rist.co.jp/
メールアドレス hello@rist.co.jp