フォージビジョン株式会社
当社が長年取り組んで参りました“ヒトの視覚を超える画像認識技術“の研究開発の成果を画像認識エンジン「フォトナビ」として、ライセンス提供いたします。単純な技術ライセンスのみではなく、サービスやシステム検討段階のPoC（概念実証）からご一緒させていただき、ゼロベースからアルゴリズムの研究、関連ソフトウェアやスマートフォンアプリの開発、SDKの提供、ソフトウェアを動かすために最適な機器の選定や、専用ハードウェアもう含めたトータルシステムまで、お客様に最適なソリューションをご提案いたします。
企業情報
フォージビジョン株式会社
「お客さまの想いをITで形にしたい。」
人、もの、情報がITにより密接につながることが当たり前になった現在、私たちはこのIT技術を活かしお客様と一緒にシステムやイノベーションを造り上げていくプロフェッショナル集団であり続けたいと考えています。
本質を捉え、的確に要件を定義し、課題点をひとつひとつ確実にクリアにしていくプロセス、それはまるで、確かな技術で、何度も打ち鍛え、不純物を取り除きながら成型する鍛冶屋（Forge）。
わたしたちは、IT鍛冶屋として、最適な武器を提供し、お客さまのビジネスを、ともに、着実に推し進めてまいります。
鋳巣とは、ダイカストの製造工程において、空気が抜けきらずへこんでしまう部分のことをいいます。
鋳巣の種類は、大きく引け巣（ひけす）と空孔（くうこう）に分けられます。鋳巣により製品が脆く壊れやすくなるというリスクが発生します。つまり、鋳巣を発見するための検査が必要不可欠となります。
現在、多くの企業では、金属加工品の検査は人による「目視」で行われています。目視検査には人件費など多額のコストがかかり、また検査経験豊富な人材の不足が懸念されています。これらの課題を解決するために、検査の自動化が求められています。
自動化の技術として、AI技術のディープラーニングが期待されています。ディープラーニングは、大量のデータから「良品」にはなく「不良品」にある部分を認識する複雑な法則を生成します。そしてその法則と合致するかで良品か不良品かを判断します。
しかし、不良品の教師データが集まらない、微小（びしょう）な欠陥の見逃しが発生しやすい、欠陥の大きさや形状が様々で学習しづらい、という弱点があり、金属加工品検査では実用化が困難でした。
ABHB（エービーエイチビー）とは、目視検査の判断プロセスを独自プログラム化するアルゴリズムです。
鋳巣や傷は不良品で、汚れは良品、というような人間がこれまでの経験や知識で無意識で判断していた内容をプログラム化することができます。
ABHBには大量の画像データが不要です。また一般のノートPCでも使用可能で、ソフトの言語により高速処理を実現しました。さらに、99%以上の認識精度という優れた特徴を持っています。
ゼータブリッジはこのABHBを使用した「フォトナビ・目視レス」というソフトウェアを開発しました。「フォトナビ・目視レス」は、既存の撮像システムと連携可能な自動解析ソフトウェアで、金属加工品の欠陥以外にも、機械部品の欠品、電化製品のキズ確認、食品の具材カウント、食品の異物混入など様々な用途に活用が可能です。
これまでディープラーニングなどの技術で目視検査を自動化できなかった金属加工品自動検査の新しいソリューションです。
出展団体名 | |
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所在地 | 〒102-0073 東京都 千代田区九段北１丁目５−１０ 九段クレストビル4階 |
設立年月 | 2006年04月 |
従業員規模 | 54名 |
URL |
