精密検査

製造ラインでの検査精度は、AI モデルがそのラインにどれだけ適合しているかと密接に結びついています。汎用データセットで訓練された市販モデルでは、各施設の固有の SKU、照明、治具、コンベア速度を読み取ることが難しい場合があります。このギャップを埋めるため、Atomrock は VisionCraft を開発しました。これは社内製の使いやすい AI モデル訓練プラットフォームで、タグ付け→訓練→展開→改良の完全なループをひとつのインターフェースで実行できます：本番カメラからフレームをタグ付け、ラインの実際の製品に対して Object と Sub-Feature モデルを訓練、訓練済みモデルを検査カメラに直接プッシュ、新しいエッジケースが現れるたびに改良。結果は、各ラインが実際にどう動くかに合わせてチューニングされた精度です。

2 つのモデル層が並列で動作。Object AI モデルがラインの製品を識別・カウントし、その上に重ねた Sub-Feature モデルが欠陥タイプ（オーバーフロー、欠落、NG、SKU 用に訓練したカスタムカテゴリー）を分類します。検知感度、アラートトリガー、抑制ウィンドウはオブジェクトごと・欠陥ごとに調整可能。製品バリアントごとにパイプラインを再構築せずとも、ひとつの導入でスループット追跡と品質問題の表面化を同時に実現します。

検査からクローズドループ製造へ。リアルタイム解析がラインで起きていることを浮き彫りにし、自動化された機械制御が人手を待たずに対処します。スループットカウント、欠陥率、初期のプロセスドリフトはひとつの運用ビューに集約され、同じアーキテクチャで 1 ラインから工場全体までスケールします——シフトごとに一貫した品質、低い OpEx を実現。