AIthon + I-Edge01
学習・エッジ展開基盤
製造外観検査向けに案件、データ、学習、評価、モデル管理、推論、設備接続を支援します。
現在の状態: 製品資料あり・数値は試験報告待ち
INDUSTRIAL INSPECTION
欠陥を見ることから、工程を理解することへ。
光学、機械、アルゴリズム、ソフトウェア、工程知識を組み合わせ、外観・寸法・組立・工程異常を安定して認識します。
FIELD STRUCTURE
製品基盤・モジュール装置・案件型ソリューション
2025年11月資料で製品名、装置形態、機能範囲を確認しました。販売・量産状態および性能値は製品責任者と試験根拠の確認が必要です。
SEMIVUE02
ワイヤーボンド2D/3D検査
フレーム、IC、部品、ワイヤ、ボンドを検査し、欠陥分類・集計をインラインまたはオフラインで行います。
現在の状態: 装置形態確認済み・仕様表記は統一待ち
INSIGHTX03
電子部品六面検査
多面撮像、AOI、AIを組み合わせ、電子部品の外観を自動検査して結果を分析します。
現在の状態: 装置資料あり・販売状態確認待ち
AIBOX04
既存AOI向けエッジAI拡張
既存AOIとPLCへ最小限の変更で接続し、過検出低減、欠陥補完、自動分類を行います。
現在の状態: 正式な互換表は確認待ち
FLEXIBLE CELL05
画像はんだ付け・検査セル
ロボット、光学、位置補正、はんだ制御、六面検査、追跡、業務連携を組み合わせます。
現在の状態: 試作装置画像あり・量産状態確認待ち
PROJECT SOLUTIONS06
案件型画像ソリューション
OCR・印刷品質、組立順序、3D輪郭、寸法、安全監視、工場統合監視に対応します。
現在の状態: 場面ごとに評価・構成
ANSWER ENGINE
よくある質問と境界
検討初期によくある質問へ直接回答し、標準保証できない境界を明確にします。
01画像検査はなぜ欠陥定義から始まるのですか？+
欠陥定義がサンプル、光学、アルゴリズム、受入条件を決めます。境界欠陥の共通基準がなければ、高いモデル指標だけでは安定した生産判定になりません。
02AIはルール処理や人の再判定を完全に置き換えますか？+
通常は置き換えません。リスクに応じてルール、学習モデル、異常検知、人の再判定を組み合わせます。
03フォトンカウンティングはGENSTARの成熟製品ですか？+
現在の成熟製品としては表現していません。製品状態、試験根拠、提供境界の確認後にのみ公開情報を更新します。
04Semivue、InSightX、AIthonの数値は案件保証として使えますか？+
いいえ。現行資料で製品名と能力構成は確認できますが、精度、タクト、検出率、誤検出率は対象物、光学条件、欠陥基準、正式な試験根拠で確認する必要があります。
NEXT STEP
課題について相談するまず、現場課題を明確にすることから。
現行プロセス、制約、期待する成果をお聞かせください。検証可能な最小範囲から評価します。