欠品検査

最終アセンブリ工程において製品の存在を確認

食品飲料メーカーは、欠品を検出し、最終製品が出荷される前に完全性を検証して、費用のかかるチャージバックや返品、ブランドへのダメージを回避しなければなりません。二次梱包時に、商品は包装され、最終的な形状に梱包されます。品質検査では、工場から出荷される前に、パッケージ内の製品の有無を確認します。

エッジ学習を活用したコグネックスの二次元ビジョンシステムは、合否検査を実施し、不良品/パッケージを検出したら取り出します。エンベデッドエッジ学習ツールには、ごく少数の画像が登録されており、パッケージの合格（全品存在する）/不合格（1つ以上不足している）を分類することができます。収縮ラップで覆われていても、パッケージにすべてのボトルまたは製品が存在することを確認し、食品飲料メーカーのエラー防止を手助けすると共に、顧客満足度を保ちます。

エッジ学習ツールは、登録されている注釈画像に基づいて、複雑な特徴や対象物を見つけます。セルフラーニングアルゴリズムで、背景にノイズがある画像やその他の複雑な対象物でもタイプの異なるアイテムを検出できます。対象となる特徴に印が付けられた画像を登録するだけで、ツールに登録できます。