複雑な製品内の全ての部品が正しく配置・組立されているかをディープラーニングで検証する先進的なビジョンシステムです。

AIは、従来の「エラー検出型」を、「エラー予防型」プロセスへと変革させることが可能となります。
- 工程中に即時フィードバックを行い、再作業を防止
- 高度なマシンビジョンモデルで欠陥の位置・形状を特定
- 各工程・欠陥検出・修正を自動記録し、デジタル監査証跡を生成

自動車、航空宇宙、電子機器、重機、医療機器など、複雑な組立工程と高い信頼性が求められる分野に最適です。

数千の製品画像から学習し、部品の欠落・ズレ・不良をリアルタイムで検出します。形状・サイズ・質感の違いにも適応し、誤検出を防ぎつつ安定した精度を維持します。

Mask R-CNN（マスク領域ベース畳み込みニューラルネットワーク）は、物体検出とインスタンスセグメンテーションに広く用いられるディープラーニングモデルです。欠陥検出においては、欠陥の有無だけでなく、その位置・形状を正確に特定します。

各部品が単体で機能するだけでなく、システム全体として連携して動作するかを確認するために重要です。AI検査では、数千のデータポイントをリアルタイムで解析し、故障の兆候を事前に予測可能です。

はい、可能です。KompassとNagareの両方は、一般的な製造実行システム（MES）やERP・品質管理システムとのシームレスな統合を想定して設計されています。