人は知識や経験から素早く判断できる一方で、思い込みが生まれることがあります。画像・外観検査は正しく認識しても、人の思い込みによって気付くべき変化を見落とすことがあります。GO・YEARが考える「気付ける仕組み」の重要性を解説します。

Instagramで 「どれが不良品だと思いますか？」 という問いを投げかけました。 多くの方は、4枚の画像を見比べて「違い」を探したのではないでしょうか。 実は、この「違いを探す」という行動には、とても大切な気付きがあ […]

画像検査が安定しない原因は設備だけではありません。検査対象製品・生産工程・撮像条件の3つの視点から、安定稼働につながる考え方を解説します。

設備仕様を決める前に大切なのは、検査対象製品の特性を理解すること。材質・加工方法・表面状態・形状・良品ばらつきの重要性について解説します。

画像検査はカメラ性能だけでは決まりません。システム全体のバランスと、検査対象製品を起点とした設計について解説します。

画像検査設備を導入しても調整が続く原因は設備だけではありません。検査対象製品の特徴やばらつきを把握し、現物評価から設備仕様を考えるGO・YEARの考え方をご紹介します。

画像検査が安定しない原因は設備だけではありません。製造工程の変化によって生まれる製品の「ばらつき」に着目し、設備を見る前に製品を見るというGO・YEARの考え方を現場経験とともに紹介します。

画像検査を安定させるためには、設備やAIだけでは十分ではありません。画像検査対象製品の特徴やばらつきを理解することが、安定した検査環境づくりの第一歩です。

画像検査で重要なのは、不良品を検出することだけではありません。GO・YEARが考える「余裕のある判定条件」と、現物評価・変動累積・設計思想について、現場経験を交えて解説します。

画像検査で誤判定が増えた原因は、画像処理ではなく現場の変化点かもしれません。GO・YEARが考える変化点管理とローバスト設計の考え方を、現場経験を交えて解説します。