製造・加工業界

AIによる魚の選別、個体レベルの高精度を実現

魚種やサイズごとに独自学習させたコンピュータビジョンモデルにより、生産ライン上でリアルタイムに認識・選別を行います。

課題

手作業による魚の選別

Paracelによる自動化

AIとコンピュータビジョンを応用し、リアルタイムでの自動認識、分類、データ記録を実現します

設定された基準に基づいてAIが自動で認識・分類を行うため、ヒューマンエラーを削減し、稼働中を通じて安定した品質を維持します。

+150%

選別工程の自動化により、個々の作業員の速度に依存せず、大容量の生産に対応する高速かつ安定した処理を維持できます。

-30%

手作業の負担と分類工程の人員配置の必要性を削減し、運用コストと製造リソースを最適化します。

100%

システムが生産量、分類結果、運用指標をリアルタイムで自動記録し、管理者がデータに基づいて迅速に状況把握と意思決定を行えるよう支援します。

仕組み

01.
画像収集
コンベア上や選別地点に設置された産業用カメラがバックライトと連携し、魚を周囲の環境から切り離すことで、モデル向けにクリーンな入力データを確保します。
02.
エッジAI処理
実際の魚の種類、サイズ、品質の特徴に合わせてトレーニングされたコンピュータビジョンモデルがデバイス上で直接稼働し、中央サーバーへのデータ送信遅延に依存しません。
03.
運用統合
分類結果が在庫、生産、またはERPの管理システムに直接送信され、生産量や品質がリアルタイムで追跡されるため、手動でのデータ入力が不要になります。