食料品の加工状態の検査

【課題（ご依頼内容）】
人が目視で行っていた食料品の変色や焦げなどの状態を自動化し、自動で不良品を除去したいということでした。

【解決策】
AI画像検査（GV-FDL）とロボットを組み合わせたアプリケーションを開発しました。
AIを学習させる過程で、今まで曖昧だった検査基準を見直すことができました。
過去の人間の目視による基準の経験と知見を活用しながら、AIによる画像解析の精度向上を図りました。

実際の検査では、AIが食品の画像を解析し、変色や焦げなどの異常状態を検出します。
そして、異常と判断された食品はロボットとの通信を行い、自動的に除去されます。
これにより、より正確で迅速な不良品除去が可能となりました。

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