各種お菓子のおいしさを表現するために、加工時の焼き色の加減が重要です。同様な検査は冷凍オムレツ、焼きプリンなど食品にも適用可能。
MMEye Box
無制限で好きなだけ AIを用いた画像判定サービス
MMEye Boxは、クラウドではなく社内で検証。画像判別モデルを作成するAIエンジンをオンプレミスでご提供します。
好きなだけトライ！
AIによる画像判定は、全てのものに高い精度が実現できるわけではありません。そのため、導入前にしっかりとした検証を行うことが大切です。MMEye Boxなら社内で無制限に好きなだけ検証いただけます。
製品特長
さまざまな分野の外観検査を高精度に自動化するAIエンジンを搭載
MMEye Boxはエッジ端末を活用して現場でリアルタイムに画像判定を行います。AI技術（ディープラーニング）とメーカーYE DIGITAL社独自の前処理技術を用いて、複雑なパターンも人並みに精度よく自動判定します。
多種多様な対象を学習することで自動判別することができる
「焼き具合」というあいまいな判断をAIが学習して判定
不良品学習から判別・分類、不良品を分析
良品学習から不良品を判別、位置検出で不良位置をフィードバック支援
AIの専門知識をお持ちでなくても安心
作成した判定モデルを用い、生産ライン上で判定を行う実行環境（エッジPC）をご提供可能ですので、環境構築の手間を大きく削減することができます。
適用事例
食品製造業およびその他分野におけるMMEye Boxの代表的な適用事例をご紹介します。
食品の検査
写真はイメージです
工業部品の判断
写真はイメージです
不良品の出にくい工業部品の判別においては、良品のみを学習し不良品を判別します。不良品のデータが収集できない場合でも判別が可能となります。ベアリングなど内径の判別や記載されている文字の誤り、欠け、ひびなどの不規則な不良品の判別も可能。
全自動化への拡張も可能。品質向上・人手不足の対策としても
外観検査の自動化を検討する際、将来的な拡張性も視野に入れた検討が重要です。MMEyeは外観検査の前後の工程を含む自動化システムもご提供可能です。ロボット・排出機構とも連携して生産ラインに組み込むこともできます。